thealthЗдравоохранение ТаджикистанаHealth care of Tajikistan0514-2415Редакция журнала «Здравоохранение Таджикистана»10.52888/0514-2515-2023-358-3-84-91thealth-482Research ArticleСтатьиАлгоритм диагностики и лечения доброкачественных заболеваний молочных желёз у женщинAlgorithm of diagnosis and treatment of benign diseases of the mammary glandsХушвахтоваЭ. Х.KhushvakhtovaE. H.НиязоваС. Дж.NiyozovaS. J.

Ниязова Сайёра Джумаевна - научный сотрудник гинекологического отдела

Saiyora Jumaevna Niyazova - scientific associate of the gynecological department

niazovasajera284@gmail.comКурбановаМ. Х.KurbanovaM. H.БолиеваГ. У.BolievaG. U.КармишеваМ. Н.KarmishevaM. N.ХакимоваН. Т.HakimovaN. T.ГУ Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ СЗН РТТаджикистанSI Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Perinatology of the Ministry of Health and Social Protection of the Republic of TajikistanTajikistan202309112023038491Copyright © Хушвахтова Э.Х., Ниязова С.Д., Курбанова М.Х., Болиева Г.У., Кармишева М.Н., Хакимова Н.Т., 20232023Хушвахтова Э.Х., Ниязова С.Д., Курбанова М.Х., Болиева Г.У., Кармишева М.Н., Хакимова Н.Т.Khushvakhtova E.H., Niyozova S.J., Kurbanova M.H., Bolieva G.U., Karmisheva M.N., Hakimova N.T.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.zdrav.tj/jour/article/view/482Цель исследования

Цель исследования. Оценка эффективности алгоритма диагностики и лечения доброкачественных заболеваний молочных желёз у женщин.

Материал и методы исследования. Было обследовано 290 пациенток с доброкачественными новообразованиями молочных желёз, госпитализированных в гинекологическое отделение Института акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ и СЗН РТ в период с 2015 по 2022 годы. В нашей работе, среди обследованных пациенток, не отмечалось случаев инвалидизации и летальных исходов. В исследование были включены женщины детородного периода. Возраст обследованных пациенток колебался от 18 до 45 лет. При этом средний возраст пациенток составил 23,4±24 года

Результаты исследования и их обсуждение. Разработанный алгоритм включает целый ряд диагностических и лечебных манипуляций, значительно упростивший процесс выявления заболеваний молочных желёз, а также повышающий эффективность терапии.

Заключение

Заключение. Алгоритм удобен и эффективен в применении у пациентов данной категории. Благодаря его использованию удалось снизить развитие неблагоприятных процессов, а также осложнений у пациентов с доброкачественными заболеваниями молочных желёз и сопутствующей патологией органов гениталий.

Objective

Objective. To evaluate the effectiveness of the algorithm of diagnostics and treatment of benign breast diseases in women.

Material and methods

Material and methods. Data were collected from 290 patients with benign mammary gland tumors who were treated at the Gynecological Department of the Institute of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology in Dushanbe between 2015 and 2022. The study exclusively involved women of reproductive age, ranging from 18 to 45 years. The average age of the participants was 23.4±24 years. Notably, there were no recorded cases of disability or fatalities among these patients.

Results and discussion

Results and discussion. The developed algorithm includes a number of diagnostic and therapeutic manipulations, streamlining the process of disease identification, as well as increasing the effectiveness of therapy.

Conclusion

Conclusion. his algorithm proves to be both user-friendly and efficient for patients within this demographic. Its implementation has led to a decrease in the progression of adverse conditions and complications in patients with benign mammary gland conditions and associated genital organ pathologies.

доброкачественные заболевания молочных желёзалгоритмэффективностьдиагностикаbenign diseases of the mammary glandsReferencesЖерулик С.В. Каталитическая активность сывороток и иммуноглобулинов классов G и А у пациенток с новообразованиями молочной железы / С.В. Жерулик, Н.Г. Луд, И.И. Генералов // Иммунопатология, Аллергология, Инфектология. – 2022. – №3. – С. 7.Zherulik S.V. Kataliticheskaya aktivnost syvorotok i immunoglobulinov klassov G i A u patsientok s novoobrazovaniyami molochnoy zhelezy [Catalytic activity of serum and immunoglobulin classes G and A in patients with breast neoplasms]. Immunopatologiya, Allergologiya, Infektologiya – Immunopathology, Allergology, Infectology, 2022, No. 3, pp. 7.Покуль Л.В. Динамика ангиогенеза в узловой форме доброкачественной дисплазии молочной железы на фоне терапии алколоидами, флавоноидами и гликозидами / Л.В. Покуль и др. // Гинекология. – 2022. – Т24, №4. – С. 289-293.Pokul L.V. Dinamika angiogeneza v uzlovoy forme dobrokachestvennoy displazii molochnoy zhelezy na fone terapii alkoloidami, flavonoidami i glikozidami [Dynamics of angiogenesis in the nodular form of benign breast dysplasia on the background of therapy with alkoloids, flavonoids and glycosides]. Ginekologiya – Gynecology, 2022, Vol. 24, No. 4, pp. 289-293.Пушкарев А.В. Доброкачественные опухоли молочной железы и факторы риска их развития / А.В. Пушкарев и др. // Уральский медицинский журнал. – 2022. – Т21б, №5. – С. 128-137.Pushkarev A. V. Dobrokachestvennye opukholi molochnoy zhelezy i faktory riska ikh razvitiya [Benign breast tumors and risk factors for their development]. Uralskiy meditsinskiy zhurnal – Ural Medical Journal, 2022, Vol. 21b, No. 5, pp. 128-137.Серебрякова С.В. Магнитно-резонансная маммография в диагностике гистологического класса филлоидных опухолей / С.В. Серебрякова и др. // Медицинская визуализация. – 2023. – Т27, №1. – С. 12-21.Serebryakova S.V. Magnitno-rezonansnaya mammografiya v diagnostike gistologicheskogo klassa filloidnykh opukholey [Magnetic resonance mammography in the diagnosis of histologic grade of phyllodes tumors]. Meditsinskaya vizualizatsiya – Medical Visualization, 2023, Vol. 27, No. 1, pp. 12-21.Саидов М.С. Гигантская фиброаденома молочной железы у девочки подросткового возраста. / М.С. Саидов, Г.М. Ходжамурадов, М.М. Исмоилов, А.Х. Шаймонов // Пластическая хирургия и эстетическая медицина, 2023. №1. – С. 48–52.Saidov M.S. Gigantskaya fibroadenoma molochnoy zhelezy u devochki podrostkovogo vozrasta [Giant breast fibroadenoma in a teenage girl]. Plasticheskaya khirurgiya i esteticheskaya meditsina Plastic Surgery and Aesthetic Medicine, 2023, No. 1, pp. 48–52.Чёрная А.В. Контрастная спектральная двухэнергетическая маммография–инструмент точной диагностики онкопатологии на фоне плотной ткани молочной железы / А.В. Чёрная и др. // Медицинская визуализация, – 2023. –Т28, №1. – С. 2-11.Chyornaya A.V. Kontrastnaya spektralnaya dvukhenergeticheskaya mammografiya–instrument tochnoy diagnostiki onkopatologii na fone plotnoy tkani molochnoy zhelezy [Contrast spectral dualenergy mammography-a tool for accurate diagnosis of oncopathology against dense breast tissue]. Meditsinskaya vizualizatsiya – Medical Visualization, 2023, Vol. 28, No. 1, pp. 2-11.Шаханова Ш.Ш. Опухоли молочных желез у девочек подросткового возраста / Ш.Ш. Шаханова, Н.М. Рахимов, П.И. Зарипова // Журнал биомедицины и практики. – 2022. – Т7, №.3. – С. 112 – 116.Shakhanova Sh.Sh. Opukholi molochnykh zhelez u devochek podrostkovogo vozrasta [Breast tumors in adolescent girls]. Zhurnal biomeditsiny i praktiki – Journal of Biomedicine and Practice, 2022, Vol. 7, No. 3, pp. 112-116.Юсупова З.Ш. К вопросу патологии молочной железы / З.Ш. Юсупова, Г.З. Исомадинова // MEDICUS. – 2022. – №. 3. – С. 42-45.Yusupova Z.Sh. K voprosu patologii molochnoy zhelezy [To the question of breast pathology]. Medicus, 2022, No. 3, pp. 42-45.Chen H. Breast Tumor Classification in Ultrasound Images by Fusion of Deep Convolutional Neural Network and Shallow LBP Feature. Journal of Digital Imaging, 2023, No. 1, pp. 1-15.Chen H. Breast Tumor Classification in Ultrasound Images by Fusion of Deep Convolutional Neural Network and Shallow LBP Feature. Journal of Digital Imaging, 2023, No. 1, pp. 1-15.Lin C.X. Diagnostic value of multiple b-value diffusion-weighted imaging in discriminating the malignant from benign breast lesions. BMC Medical Imaging, 2023, Vol. 23, No. 1, pp. 1-12.Lin C.X. Diagnostic value of multiple b-value diffusion-weighted imaging in discriminating the malignant from benign breast lesions. BMC Medical Imaging, 2023, Vol. 23, No. 1, pp. 1-12.Modi O. Breast tumor detection in ultrasound images using artifi ial intelligence. Applications of Artificial Intelligence in Medical Imaging, 2023, No. 1, pp. 137-181.Modi O. Breast tumor detection in ultrasound images using artifi ial intelligence. Applications of Artificial Intelligence in Medical Imaging, 2023, No. 1, pp. 137-181.Ni Y. Spindle Cell Lesions of the Breast: A Diagnostic Algorithm. Archives of Pathology & Laboratory Medicine, 2023, Vol. 147, No. 1, pp. 30-37.Ni Y. Spindle Cell Lesions of the Breast: A Diagnostic Algorithm. Archives of Pathology & Laboratory Medicine, 2023, Vol. 147, No. 1, pp. 30-37.Tan B.Y. Survey of recurrent diagnostic challenges in breast phyllodestumours. Histopathology, 2023, Vol. 82, No. 1, pp. 95-105.Tan B.Y. Survey of recurrent diagnostic challenges in breast phyllodestumours. Histopathology, 2023, Vol. 82, No. 1, pp. 95-105.Wang T. Feature generation and multisequence fusion based deep convolutional network for breast tumor diagnosis with missing MR sequences. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, Vol. 82, pp. 104536.Wang T. Feature generation and multisequence fusion based deep convolutional network for breast tumor diagnosis with missing MR sequences. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, Vol. 82, pp. 104536.Zhao T. The study of segmentation and recognition technology of breast tumor ultrasound image based on adaptive BP neural network. Third International Conference on Computer Vision and Data Mining (ICCVDM 2022). SPIE Publ., 2023. pp. 799-805.Zhao T. The study of segmentation and recognition technology of breast tumor ultrasound image based on adaptive BP neural network. Third International Conference on Computer Vision and Data Mining (ICCVDM 2022). SPIE Publ., 2023. pp. 799-805.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.