Dynamics of indicators of psychological compatibility of medical faculty’s students' groups

In the following article indicators dynamics of psychological compatibility of the third year students' groups of medical faculty of Dnepropetrovsk state medical academy (2009-2014) was analyzed. 319 students of Ist medical and 137 students of 3rd medical faculties have taken part in the research. 456 anonymous sociometric card-ques-lionaries were analyzed. It was established, that major psychological compatibility indicators among 1st medical faculty groups have positive dynamics, and among 3rd medical faculty — negative one.• Among both faculty’s students there is decreasing of the prestige of formal leaders (headmen): the level of psychological comparability in dynamics - 70-65% at the 1* medical faculty and 81-70%.at the 3rd medical faculty. There was made an attempt to explain the multidirectional dynamics of indicators of psychological compatibility in both faculties. «Methodological instructions for improving the mental operability of students» were developed. The most simple and convenient method of autogenous training in the form of poetic modification was offered

Extracurricular tests for students of medical faculties on hygiene.Part 2

The collection of tests made by teachers of department of general hygiene "Dnepropetrovsk Medical Academy of Ministry of Health of Ukraine" according to the training program ("Health and Environment") for the students of higher medical institutions in Ukraine, III-IV levels of accreditation specialties 7.1101010, "General Medicine", 7.110104 "Pediatrics", 7.110105 - "Preventive-Health

Influence of technogenic air pollution on the state of health of newborn (review of literature)

Literary information is studied about influence of technogenic contamination of atmospheric air on new-born health. It is exposed, that an aerogenic way of receipt of toxic matters is most dangerous for the health of children. New-born and children in period of babyhood are most sensible to external influence. Certain it is not enough the studied questions of this problem

ПРОБЛЕМЫ ДЕТСКОЙ ИНВАЛИДНОСТИ В СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ

 Creation of system of early prophylaxis of children disability and support of the families bringing up disabled children and children with limited opportunities are among the main priorities of the Russian Federation state social policy. There are a number of problems requiring immediate solutions. Dynamics of children’s disability in our country is characterized by process stagnation. The age and gender structure of children’s disability practically doesn’t change. The analysis of its nosological structure shows that alienations and disorders of behavior, illness of a nervous system and congenital anomalies of development steadily occupy more than 60% among the illnesses which caused disability of children of all age groups. There was a decrease in the prevalence of total disability in most classes of diseases, such as injuries, diseases of the genitourinary system, respiratory system, musculoskeletal system, digestive system and growth of disability caused by neoplasms and diseases of the endocrine system. The underestimation of children’s disability bound to various reasons is supposed: social motivation of a family, complexity of legal veneering, strict requirements of service of medico-social examination, insufficient medical experts awareness on criteria of disability. Among disability formations risk factors the most discussed are the achievements of perinatology leading to improvement of nursing of prematurely born and small newborns, and wide uses of auxiliary genesial technologies. An important part of all preventive measures aimed at reducing the genetic load of population is prenatal and preimplantation diagnosis. It seems appropriate to extend the screening to congenital and hereditary metabolic diseases in neonatal period, including the most common nosological forms of infrequent illnesses. In solving problems of childhood disability prevention a priority should be given to development of services of family planning; improving antenatal and perinatal care; preventive work with healthy but having deviations in development children; development of medical genetic services; implementation of programs of different types of pathology screening.Создание системы ранней профилактики инвалидности у детей и поддержка семей, воспитывающих детей-инвалидов и детей с ограниченными возможностями здоровья, входят в число основных приоритетов государственной социальной политики Российской Федерации. Существует ряд проблем, требующих незамедлительного решения. Уровень детской инвалидности в нашей стране характеризуется стагнацией процесса. Возрастная и гендерная структура детской инвалидности практически не меняется. Анализ ее нозологической структуры показывает, что психические расстройства и расстройства поведения, болезни нервной системы и врожденные аномалии развития стабильно составляют более 60% среди болезней, обусловивших инвалидность детей всех возрастных групп. Произошло снижение распространенности общей инвалидности по большинству классов болезней (при травмах, заболеваниях мочеполовой системы, органов дыхания, костно-мышечной системы, органов пищеварения) и рост инвалидности, обусловленной новообразованиями и болезнями эндокринной системы. Предполагается недоучет детской инвалидности, связанный с различными причинами, а именно с социальной мотивированностью семьи, сложностями юридического оформления, жесткими требованиями службы медико-социальной экспертизы, недостаточной осведомленностью о критериях инвалидности медицинских специалистов. Среди факторов риска формирования инвалидности наиболее обсуждаемыми являются достижения перинатологии, приводящие к улучшению выхаживания недоношенных и маловесных новорожденных, и широкое применение вспомогательных репродуктивных технологий. Важной частью всех профилактических мероприятий, направленных на снижение генетического груза популяции, является пренатальная и преимплантационная диагностика. Представляется целесообразным расширение скрининга на врожденные и наследственные болезни обмена в неонатальном периоде, включение в него наиболее распространенных нозологических форм редких болезней. В решении проблем профилактики детской инвалидности следует отдавать приоритет развитию служб планирования деторождения, совершенствованию антенатальной и перинатальной помощи, профилактической работе со здоровыми детьми, но имеющими отклонения в развитии, внедрению скринирующих программ на разные виды патологии, развитию медико-генетической службы

Технологии комплексного интеллектуального анализа клинических данных

The paper presents the system for intelligent analysis of clinical information. Authors describe methods implemented in the system for clinical information retrieval, intelligent diagnostics of chronic diseases, patient’s features importance and for detection of hidden dependencies between features. Results of the experimental evaluation of these methods are also presented.Background: Healthcare facilities generate a large flow of both structured and unstructured data which contain important information about patients. Test results are usually retained as structured data but some data is retained in the form of natural language texts (medical history, the results of physical examination, and the results of other examinations, such as ultrasound, ECG or X-ray studies). Many tasks arising in clinical practice can be automated applying methods for intelligent analysis of accumulated structured array and unstructured data that leads to improvement of the healthcare quality.Aims: the creation of the complex system for intelligent data analysis in the multi-disciplinary pediatric center.Materials and methods: Authors propose methods for information extraction from clinical texts in Russian. The methods are carried out on the basis of deep linguistic analysis. They retrieve terms of diseases, symptoms, areas of the body and drugs. The methods can recognize additional attributes such as «negation» (indicates that the disease is absent), «no patient» (indicates that the disease refers to the patient’s family member, but not to the patient), «severity of illness», «disease course», «body region to which the disease refers». Authors use a set of hand-drawn templates and various techniques based on machine learning to retrieve information using a medical thesaurus. The extracted information is used to solve the problem of automatic diagnosis of chronic diseases. A machine learning method for classification of patients with similar nosology and the method for determining the most informative patients’ features are also proposed.Results: Authors have processed anonymized health records from the pediatric center to estimate the proposed methods. The results show the applicability of the information extracted from the texts for solving practical problems. The records of patients with allergic, glomerular and rheumatic diseases were used for experimental assessment of the method of automatic diagnostic. Authors have also determined the most appropriate machine learning methods for classification of patients for each group of diseases, as well as the most informative disease signs. It has been found that using additional information extracted from clinical texts, together with structured data helps to improve the quality of diagnosis of chronic diseases. Authors have also obtained pattern combinations of signs of diseases.Conclusions: The proposed methods have been implemented in the intelligent data processing system for a multidisciplinary pediatric center. The experimental results show the availability of the system to improve the quality of pediatric healthcare. Обоснование. Медицинские учреждения генерируют большой поток как структурированных, так и неструктурированных данных, содержащих важную информацию о пациентах. В структурированном виде, как правило, хранятся результаты анализов, однако подавляющее количество данных хранится в неструктурированной форме в виде текстов на естественном языке (анамнезы, результаты осмотров, описания результатов обследований, таких как УЗИ, ЭКГ, рентгеновских исследований и др.). Используя методы интеллектуальной обработки накопленных массивов структурированных и неструктурированных данных, можно автоматизировать решение многих задач, возникающих в клинической практике и повысить качество медицинской помощи.Цель исследования: создание комплексной системы интеллектуальной обработки данных в многопрофильном педиатрическом центре.Методы. Извлечение информации из клинических текстов на русском языке осуществляется на основе полного лингвистического анализа. Извлекаются упоминания заболеваний, симптомов, областей тела, лекарственных препаратов. В тексте также распознаются атрибуты заболеваний: «отрицание» (указывает на то, что заболевание отсутствует), «не пациент» (указывает на то, что заболевание относится не к пациенту, а к его родственнику), «тяжесть заболевания», «течение заболевания», «область тела, к которой относится заболевание». Для извлечения информации используются медицинские тезаурусы, набор вручную составленных шаблонов, а также различные методы на основе машинного обучения. Полученные из текстов данные используются для решения задачи автоматической диагностики хронических заболеваний. Предложен метод на основе машинного обучения для классификации пациентов со схожими нозологиями, а также метод для определения наиболее информативных признаков.Результаты. Экспериментальное исследование разработанных методов проводилось на обезличенных историях болезни пациентов педиатрического центра. Проведена оценка качества разработанных методов извлечения информации из клинических текстов на русском языке. Проведена экспериментальная оценка метода автоматической диагностики на данных пациентов с аллергическими заболеваниями и болезными органов дыхания, нефрологическими и ревматическими заболеваниями. Определены наиболее подходящие методы машинного обучения для классификации пациентов для каждой группы заболеваний, а также наиболее информативные признаки. Использование данных, извлеченных из клинических текстов совместно со структурированными данными, позволило повысить качество диагностики хронических заболеваний по сравнению с использованием лишь доступных структурированных данных. Получены также шаблонные комбинации признаков заболеваний.Заключение. Разработанные методы были реализованы в системе интеллектуальной обработки данных в многопрофильном педиатрическом центре. Проведенные исследования свидетельствуют о перспективности использования системы для повышения качества медицинской помощи пациентам детской возрастной категории

Highly-parallelized simulation of a pixelated LArTPC on a GPU

The rapid development of general-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) is allowing the implementation of highly-parallelized Monte Carlo simulation chains for particle physics experiments. This technique is particularly suitable for the simulation of a pixelated charge readout for time projection chambers, given the large number of channels that this technology employs. Here we present the first implementation of a full microphysical simulator of a liquid argon time projection chamber (LArTPC) equipped with light readout and pixelated charge readout, developed for the DUNE Near Detector. The software is implemented with an end-to-end set of GPU-optimized algorithms. The algorithms have been written in Python and translated into CUDA kernels using Numba, a just-in-time compiler for a subset of Python and NumPy instructions. The GPU implementation achieves a speed up of four orders of magnitude compared with the equivalent CPU version. The simulation of the current induced on 10^3 pixels takes around 1 ms on the GPU, compared with approximately 10 s on the CPU. The results of the simulation are compared against data from a pixel-readout LArTPC prototype

NEW HORIZONS OF RUSSIAN PEDIATRICS

Istanbul (Turkey) hosted the 3rd European Congress of Pediatricians - EUROPAEDIATRICS-2008 on June 14-17, 2008