Способ отбора пациентов с бронхиальной астмой для лечения методом компьютерной электроакупунктуры Российский патент 2023 года по МПК A61H39/00 A61B5/02 

Описание патента на изобретение RU2810459C1

Изобретение относится к области медицины, а именно к внутренним болезням, и может быть использовано при отборе пациентов для последующего лечения методом компьютерной электроакупунктуры (КЭАП).

КЭАП - современная разновидность акупунктурного вмешательства, подразумевающая применение компьютерных технологий. В отличии от электроакупунктуры использование КЭАП позволяет индивидуализировать характеристики воздействия на одновременно стимулируемые точки акупунктуры (ТА) [1].

В ряде работ, подтверждена эффективность КЭАП в лечении ряда заболеваний внутренних органов (например: бронхиальной астмы, хронической обструктивной болезни легких, синдрома раздраженного кишечника) [2-4].

Известен способ лечения методом компьютерной электроакупунктуры, по которому пациенту после проведения двух пробных сеансов компьютерной электроакупунктуры рассчитывают показатель прогнозируемой эффективности лечения (ППЭЛ) (см. патент РФ №2384294, опубл. Б.И. №8, 2010), принятый за прототип.

К причинам, препятствующим достижению указанного ниже технического результата при использовании известного способа, принятого за прототип, относится отсутствие возможности отбора пациентов для лечения методом компьютерной электроакупунктуры.

Задачей изобретения является создание способа отбора пациентов с бронхиальной астмой (БА) для лечения методом компьютерной электроакупунктуры, обеспечивающего получение технического результата, состоящего в повышении эффективности отбора пациентов, страдающих различными заболеваниями внутренних органов, для проведения лечения методом компьютерной электроакупунктуры.

Указанный технический результат в способе отбора пациентов с бронхиальной астмой (БА) для лечения методом компьютерной электроакупунктуры достигается тем, что определяют показатель прогнозируемой эффективности лечения (ППЭЛ) k(1), патогенетическую форму БА k(2), пол k(3) и фазу заболевания k (4) и

при значениях ППЭЛ от 0 до 1 включительно k(1) присваивают 1 балл, при значениях ППЭЛ меньше 0 или больше 1 k(1) присваивают 0 баллов;

при экзогенной или смешанной форме БА k(2) присваивают 1 балл, при эндогенной форме БА k(2) присваивают 0 баллов;

при принадлежности к женскому полу k(3) присваивают 1 балл, при принадлежности к мужскому k(3) присваивают 0 баллов;

при фазе обострения k(4) присваивают 1 балл, при фазе ремиссии k(4) присваивают 0 баллов,

рассчитывают коэффициент вероятности эффективного применения компьютерной электроакупунктуры КВЭП по формуле ((k(1)+k(2)+k(3)+к(4))*100%)/4,

лечение пациента методом компьютерной электроакупунктуры считают показанным, если значение КВЭП более 50%.

Способ осуществляют следующим образом.

Для лечения методом КЭАП применяется «Комплекс аппаратно-програмный для электропунктурной стимуляции КЭС-01-МИДА» производства ЗАО «МИДАУС». После установления в биологически активные точки акупунктурных игл, иглы соединяют с электродом стимуляции. Перед первым сеансом первого курса лечения проводится определение индивидуальной чувствительности каждой точки акупунктуры ТА (адаптация), на основании чего выбирали исходные уровни амплитуды стимуляции [1].

Пациентам с верифицированным диагнозом, в отношении которого доказана эффективность применения КЭАП, проводят два пробных сеанса компьютерной электроакупунктуры (КЭАП), до и после которых измеряют и анализируют индикаторные показатели (ИП), для которых предполагаются позитивные изменения, известные из данных литературы, с последующим расчетом коэффициента вероятности эффективного применения (КВЭП). ИП могут быть как численно выраженными, так и логическими (да (1)/нет (0)). Одновременно, производят расчет показателя прогнозируемой эффективности лечения (ППЭЛ), рассчитываемого на основе анализа электрического сопротивления биологически активных точек, примененных в схеме КЭАП.

Далее, с учетом исходных клинических и гендерно-демографических характеристик пациента рассчитывают коэффициент вероятности эффективного применения КВЭП компьютерной электроакупунктуры.

Общая схема расчета КВЭП приведена в табл. 1, а примеры для конкретного заболевания, в частности, бронхиальной астмы (БА) - в табл. 2.

Расчет коэффициента вероятности эффективного применения КВЭП производят по формуле:

,

где n - количество примененных показателей,

k(n) - величина соответствующего n-го показателя.

Пациентов, для которых рассчитан КВЭП, ранжируют в порядке убывания показателя, предполагая корреляцию наибольших его значений с максимальной вероятностью эффективного применения КЭАП. Лечение пациента методом компьютерной электроакупунктуры считают целесообразным, если значение КВЭП более 50%.

Таким образом, КВЭП=((k(1)+k(2)+k(3)+k(4))*100%)/4

Ниже приводятся примеры использования заявленного способа.

Клинический пример №1.

Больная К., 47 года. Диагноз: бронхиальная астма, смешанная форма, средней степени тяжести, фаза ремиссии. Эмфизема легких. ДН II ст. Жалобы на приступы удушья до 3-4 раз в сутки, купирующиеся приемом сальбутамола; редкий кашель со скудной мокротой. ППЭЛ 0,47. Исходные значения ОФВ1 и ФЖЕЛ: 67 и 74%, соответственно.

КВЭП=(3:4)*100%=75%.

После проведения трех курсов КЭАП частота приступов удушья уменьшилась до 1-2 раз в сутки, приступообразный кашель купирован. На протяжении всего периода лечения методом КЭАП отмечено уменьшение применения β2-агонистов короткого действия фенотерола «по требованию»: с 600 до 100 мг/сут. Значимой динамики в среднесуточных дозировках и ГКС не отмечено. Исследуемые параметры ФВД ОФВ1, ФЖЕЛ выросли на 7% и 9% соответственно.

Таким образом, у пациентки, страдающей БА, с КВЭЛ 75% на фоне применения КЭАП наблюдали положительную клиническую динамику.

Клинический пример №2.

Больной В., 54 года. Диагноз: бронхиальная астма, эндогенная форма, средней степени тяжести, фаза обострения. Эмфизема легких. ДН II ст. Жалобы на приступы удушья до 5-6 раз в сутки, плохо купирующиеся приемом сальбутамола; частый кашель со светлой мокротой, больше утром. ППЭЛ 1,12. Исходные значения ОФВ1 и ФЖЕЛ: 60 и 72%, соответственно.

КВЭП=(1:4)*100%=25%.

После проведения трех курсов КЭАП частота приступов удушья не изменилась, кашель сохранился. Расход бронходилататоров «по требованию» остался на прежнем уровне (600-500 мкг/сут). Дозы ингаляционных глюкокортикостероидов не изменились. Показатели ФВД ОФВ1 и ФЖЕЛ значимо не изменились, составив 63 и 75% соответственно.

Таким образом, применение КЭАП в лечении пациента, страдающего БА, с КВЭП=25% не привело к положительной клинической динамике.

ЛИТЕРАТУРА

1. Песков А.Б., Стучебников В.М., Семенов С.В., Маевский Е.И. Компьютерная электроакупунктура: теоретические и методические аспекты: Учебно-методический комплекс. - Ульяновск: УлГУ, 2006. - 76 с.

2. Хохлов М.П., Песков А.Б., Голубцова Т.С., Керова И.Р., Прибылова С.А., Юдина Е.Е. Компьютерная электроакупунктура в лечении пациентов, страдающих бронхиальной астмой: влияние на клинические параметры и поиск предикторов эффективности // Современные проблемы науки и образования. - 2022. - №3; URL: https://science-education.ru/article/view?id=31803 (дата обращения: 23.06.2022

3. Хохлов М.П., Песков А.Б., Климова Н.Н., Голубцова Т.С., Прибылова С.А., Керова И.Р., Юдина Е.Е. Компьютерная электроакупунктура при синдроме раздраженного кишечника: эффективность и поиск предикторов эффективности. Ульяновский медико-биологический журнал. 2022; 2: 38-50. DOI: 10.34014/2227-1848-2022-2-38-50

4. Сашко М.И., Машук В.Н., Хохлов М.П., Песков А.Б., Галушина И.А., Пиякина Н.А. Эффективность компьютерной электроакупунктуры в комплексном лечении больных хронической обструктивной болезнью легких // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. - 2012. - №2. - С. 62-68.

Похожие патенты RU2810459C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ МЕТОДОМ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЭЛЕКТРОАКУПУНКТУРЫ 2008
  • Песков Андрей Борисович
  • Стучебников Владимир Михайлович
  • Хохлов Михаил Павлович
  • Осипова Елена Викторовна
RU2384294C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ НЕКОНТРОЛИРУЕМОЙ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ 2014
  • Позднякова Оксана Юрьевна
  • Батурин Владимир Александрович
  • Байда Александр Пётрович
RU2559905C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ РИСКА РАЗВИТИЯ ДИСФУНКЦИИ МАЛЫХ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ПУТЕЙ У ПАЦИЕНТОВ С БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ НА РАННИХ СТАДИЯХ 2020
  • Антонюк Марина Владимировна
  • Юренко Алла Валентиновна
  • Минеева Елена Евгеньевна
  • Гвозденко Татьяна Александровна
RU2741858C1
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕКОНТРОЛИРУЕМОГО ТЕЧЕНИЯ ТЯЖЕЛОЙ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ 2011
  • Селиванова Полина Александровна
  • Старовойтова Елена Александровна
  • Краснобаева Лариса Александровна
  • Огородова Людмила Михайловна
  • Кистенев Юрий Владимирович
  • Фокин Василий Александрович
  • Куликов Евгений Сергеевич
RU2470582C1
СПОСОБ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ ДИСФУНКЦИИ МАЛЫХ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ПУТЕЙ У ПАЦИЕНТОВ С БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ, АССОЦИИРОВАННОЙ С ОЖИРЕНИЕМ 2021
  • Антонюк Марина Владимировна
  • Юренко Алла Валентиновна
  • Минеева Елена Евгеньевна
  • Гвозденко Татьяна Александровна
  • Ходосова Кира Константиновна
RU2778070C1
СПОСОБ РЕАБИЛИТАЦИИ ПАЦИЕНТОВ С БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ 2018
  • Дудченко Лейла Шамилевна
  • Ежов Владимир Владимирович
  • Мизин Владимир Иванович
  • Иващенко Александр Сергеевич
  • Дышко Борис Аронович
  • Ковальчук Станислав Ильич
  • Кожемяченко Елена Николаевна
  • Беляева Светлана Николаевна
  • Масликова Галина Георгиевна
RU2717708C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ КОНТРОЛЯ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ У ДЕТЕЙ С АТОПИЧЕСКИМ ДЕРМАТИТОМ 2019
  • Лебеденко Александр Анатольевич
  • Семерник Ольга Евгеньевна
  • Демидова Александра Александровна
RU2706377C1
СПОСОБ РЕАБИЛИТАЦИИ БОЛЬНЫХ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ С СОПУТСТВУЮЩИМ АЛЛЕРГИЧЕСКИМ РИНИТОМ 2010
  • Зарипова Татьяна Николаевна
  • Антипова Инна Ивановна
  • Шахова Светлана Сергеевна
  • Аничкина Ольга Александровна
  • Синягина Марина Александровна
  • Хулугурова Лариса Николаевна
RU2454088C2
СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА РАЗВИТИЯ ТЕРАПЕВТИЧЕСКОЙ РЕЗИСТЕНТНОСТИ У БОЛЬНЫХ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМОЙ 2010
  • Огородова Людмила Михайловна
  • Фрейдин Максим Борисович
  • Салтыкова Ирина Владимировна
  • Куликов Евгений Сергеевич
  • Селиванова Полина Александровна
  • Сазонов Алексей Эдуардович
RU2433401C1
Способ оценки наличия нарушений функции малых дыхательных путей у пациентов с бронхиальной астмой лёгкой степени тяжести 2022
  • Юренко Алла Валентиновна
  • Антонюк Марина Владимировна
  • Новгородцева Татьяна Павловна
  • Минеева Елена Евгеньевна
  • Денисенко Юлия Константиновна
RU2806491C1

Реферат патента 2023 года Способ отбора пациентов с бронхиальной астмой для лечения методом компьютерной электроакупунктуры

Изобретение относится к области медицины, а именно к внутренним болезням, и может быть использовано для отбора пациентов с бронхиальной астмой (БА) для лечения методом компьютерной электроакупунктуры. Определяют показатель прогнозируемой эффективности лечения (ППЭЛ) k(1), патогенетическую форму БА k(2), пол k(3) и фазу заболевания k (4). При значениях ППЭЛ от 0 до 1 включительно k(1) присваивают 1 балл, при значениях ППЭЛ меньше 0 или больше 1 k(1) присваивают 0 баллов. При экзогенной или смешанной форме БА k(2) присваивают 1 балл, при эндогенной форме БА k(2) присваивают 0 баллов. При принадлежности к женскому полу k(3) присваивают 1 балл, при принадлежности к мужскому k(3) присваивают 0 баллов. При фазе обострения k(4) присваивают 1 балл, при фазе ремиссии k(4) присваивают 0 баллов. Рассчитывают коэффициент вероятности эффективного применения компьютерной электроакупунктуры КВЭП по формуле ((k(1)+k(2)+k(3)+k(4))*100%)/4. Лечение пациента методом компьютерной электроакупунктуры считают показанным, если значение КВЭП более 50%. Способ позволяет повысить эффективность отбора пациентов, страдающих БА, для проведения лечения методом компьютерной электроакупунктуры за счет определения коэффициента вероятности эффективного применения компьютерной электроакупунктуры. 4 табл., 2 пр.

Формула изобретения RU 2 810 459 C1

Способ отбора пациентов с бронхиальной астмой (БА) для лечения методом компьютерной электроакупунктуры, заключающийся в том, что определяют показатель прогнозируемой эффективности лечения (ППЭЛ) k(1), патогенетическую форму БА k(2), пол k(3) и фазу заболевания k (4) и

при значениях ППЭЛ от 0 до 1 включительно k(1) присваивают 1 балл, при значениях ППЭЛ меньше 0 или больше 1 k(1) присваивают 0 баллов;

при экзогенной или смешанной форме БА k(2) присваивают 1 балл, при эндогенной форме БА k(2) присваивают 0 баллов;

при принадлежности к женскому полу k(3) присваивают 1 балл, при принадлежности к мужскому k(3) присваивают 0 баллов;

при фазе обострения k(4) присваивают 1 балл, при фазе ремиссии k(4) присваивают 0 баллов,

рассчитывают коэффициент вероятности эффективного применения компьютерной электроакупунктуры КВЭП по формуле ((k(1)+k(2)+k(3)+k(4))*100%)/4,

лечение пациента методом компьютерной электроакупунктуры считают показанным, если значение КВЭП более 50%.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2023 года RU2810459C1

СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ БРОНХИАЛЬНОЙ АСТМЫ МЕТОДОМ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЭЛЕКТРОАКУПУНКТУРЫ 2008
  • Песков Андрей Борисович
  • Стучебников Владимир Михайлович
  • Хохлов Михаил Павлович
  • Осипова Елена Викторовна
RU2384294C1
Способ прогнозирования эффективного лечения рофлумиластом больных хронической обструктивной болезнью легких фенотипа "с частыми обострениями" 2019
  • Кулик Екатерина Геннадьевна
  • Павленко Валентина Ивановна
  • Нарышкина Светлана Владимировна
RU2712244C1
RU 2020102651 A, 22.07.2021
УСТРОЙСТВО ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ЭЛЕКТРОТЕРАПИИ 1998
  • Марьяновский Л.С.
RU2139703C1
ПЕСКОВ А
Б
и др
Компьетрная электроакупунктура в лечении бронхиальной астмы: клиникоэкономическая эффективность.Традиционная медицина
Приспособление для суммирования отрезков прямых линий 1923
  • Иванцов Г.П.
SU2010A1
Печь для непрерывного получения сернистого натрия 1921
  • Настюков А.М.
  • Настюков К.И.
SU1A1
Выбрасывающий ячеистый аппарат для рядовых сеялок 1922
  • Лапинский(-Ая Б.
  • Лапинский(-Ая Ю.
SU21A1

RU 2 810 459 C1

Авторы

Хохлов Михаил Павлович

Песков Андрей Борисович

Юдина Елена Евгеньевна

Голубцова Татьяна Сергеевна

Керова Ирина Ринатовна

Прибылова Светлана Алексеевна

Даты

2023-12-27Публикация

2023-02-21Подача