thealthЗдравоохранение ТаджикистанаHealth care of Tajikistan0514-2415Редакция журнала «Здравоохранение Таджикистана»10.52888/0514-2515-2023-359-4-64-71thealth-506Research ArticleСтатьиЭффективность современных методов обследования доброкачественных заболеваний молочных желёз у женщинEfficiency of modern methods of examination of benign breast diseases in womenНиязоваС. Дж.NiyazovaS. J.

Сайёра Джумаевна Ниязова - научный сотрудник гинекологического отдела 

 

Saiyora Dzhumayevna Niyazova - researcher of the gynecological department 

niazovasajera284@gmail.comГУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ и СЗ РТ»ТаджикистанResearch Institute of Obstetrics, Gynecology and Perinatology of the Republic of TajikistanTajikistan202324022024046471Copyright © Ниязова С.Д., 20242024Ниязова С.Д.Niyazova S.J.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/506Цель исследования

Цель исследования. Определить эффективность современных методов обследования доброкачественных новообразований молочных желёз у женщин.

Материал и методы исследования. Были проанализированы результаты обследования 290 пациенток с доброкачественными новообразованиями молочных желёз, госпитализированных в гинекологическое отделение ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ и СЗ РТ» в период с 2015 по 2022 годы.

Результаты исследования и их обсуждение. В статье дана оценка современных методов обследования женщин с патологией молочных желёз. Ультразвуковое исследование, эластография, а также эластография в сочетании с цветным допплеровским картированием - являясь не инвазивными методами, они эффективны и безопасны, причем во всех возрастных группах. Маммография, широко рекомендуемая многими авторами для дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований, имеет возрастные ограничения и должна использоваться в комбинации с УЗИ. Важное лабораторно-диагностическое значение для уточнения патологии имеет исследование опухолевого маркера СА-15-3.

Заключение

Заключение. Таким образом, исследование показывает необходимость применения дифференцированного диагностического алгоритма и комплексного подхода при ведении пациенток с доброкачественными заболеваниями молочных желёз на фоне воспалительных заболеваний органов малого таза и доброкачественных новообразований яичников.

Aim

Aim. To determine the diagnostic effectiveness of modern methods of examination in patients with benign breast neoplasms.

Material and methods

Material and methods. The results of the examination of 290 patients with benign breast neoplasms hospitalized in the gynecological department of the “Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Perinatology of the Republic of Tajikistan” from 2015 to 2022, were analyzed.

Results and Discussion

Results and Discussion. The article evaluates modern methods of examination of the pathology of the mammary glands in women. Ultrasound examination, elastography, as well as elastography in combination with color Doppler mapping – are non-invasive, effective and safe methods, applicable across all age groups. Mammography, widely recommended by many authors for the differential diagnosis of benign and malignant neoplasms, has, however, age restrictions and should be used in combination with ultrasound. The study of the tumor marker CA-15-3 has an important laboratory and diagnostic value for clarifying pathology.

Conclusion

Conclusion. Thus, the study shows the need to use a differentiated diagnostic algorithm and an integrated approach in the management of patients with benign diseases of the mammary glands against the background of inflammatory diseases of the pelvic organs and benign ovarian neoplasms.

доброкачественные заболевания молочных желёзвоспалительные заболевания органов малого тазадоброкачественные новообразования яичниковbenign diseases of the mammary glandsinflammatory diseases of the pelvic organsbenign ovarian neoplasmsReferencesЖерулик 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., Lud N.G., Generalov I.I. 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 алкалоидами, флавоноидами и гликозидами / Л.В. Покуль и др. // ГИНЕКОЛОГИЯ. – 2022. – Т. 24, №. 4. – С. 289-293.Pokul L.V. Dinamika angiogeneza v uzlovoy forme dobrokachestvennoy displazii molochnoy zhelezy na fone terapii alkaloidami, flavonoidami i glikozidami [Dynamics of angiogenesis in nodular form of benign breast dysplasia on the background of therapy withalkaloids, 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. – Т. 21б №. 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.Саидов М.С. Гигантская фиброаденома молочной железы у девочки подросткового возраста / М.С. Саидов // 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.Серебрякова С.В. Магнитно-резонансная маммография в диагностике гистологического класса филлоидных опухолей / С.В. Серебрякова и др. // Медицинская визуализация. – 2023. – Т.27, №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 imaging, 2023, Vol. 27, No. 1, pp. 12-21.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. –Т.28, №1. – С. 2-11.Chyornaya A.V. Kontrastnaya spektralnaya dvukhenergeticheskaya mammografiya–instrument tochnoy diagnostiki onkopatologii na fone plotnoy tkani molochnoy zhelezy [Contrast spectral dual-energy mammography-a tool for accurate diagnosis of oncopathology in dense breast tissue]. Meditsinskaya vizualizatsiya - Medical imaging, 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. – Т. 7, №. 3. – С. 112 – 116.Shakhanova Sh.Sh., Rakhimov N.M., Zaripova P.I. 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., Isomadinova G.Z. K voprosu patologii molochnoy zhelezy [Toward a 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.Wang T. Feature generation and multi-sequence 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 multi-sequence fusion based deep convolutional network for breast tumor diagnosis with missing MR sequences. Biomedical signal processing and control, 2023, Vol. 82, pp. 104536.Ni Y., Tse G.M. Spindle cell lesions of the breast: a diagnostic algorithm. Archives of pathology and laboratory medicine, 2023, Vol. 147, No. 1, pp. 30-37.Ni Y., Tse G.M. Spindle cell lesions of the breast: a diagnostic algorithm. Archives of pathology and laboratory medicine, 2023, Vol. 147, No. 1, pp. 30-37.Modi O., Subasi A. Breast tumor detection in ultrasound images using artificial intelligence. Applications of artificial intelligence in medical imaging, 2023, No. 1, pp. 137-181.Modi O., Subasi A. Breast tumor detection in ultrasound images using artificial intelligence. Applications of artificial intelligence in medical imaging, 2023, No. 1, pp. 137-181.Tan B.Y. Survey of recurrent diagnostic challenges in breast phyllodestumours. Hitopathology, 2023, Vol. 82, No. 1, pp. 95-105.Tan B.Y. Survey of recurrent diagnostic challenges in breast phyllodestumours. Hitopathology, 2023, Vol. 82, No. 1, pp. 95-105.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, 2023, Vol. 12511, pp. 799-805. (In Eng.)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, 2023, Vol. 12511, pp. 799-805. (In Eng.)

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