Emerging trends and challenges of population-based cardiology

Abstract

Научно-исследовательский институт кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук, 634012, Российская Федерация, Томск, ул. Киевская, 111а Аннотация Целью статьи является обзор зарубежной литературы относительно современных трендов и вызовов в области эпидемиологии сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), включая появление новых факторов риска. Рассмотрено трансформирующее влияние омиксных технологий на эпидемиологию, сильные и слабые стороны метаэпидемиологии, а также роль мобильных технологий и электронных медицинских карт в укреплении здоровья населения. Отмечена важность преемственности между результатами эпидемиологических исследований и программами, ориентированными на улучшение здоровья местного населения. Авторы делают вывод, что изменение образа жизни людей в индустриальном обществе, глобализация, процессы миграции, бурное развитие технологий и промышленности сопровождаются трансформацией старых и появлением новых факторов риска ССЗ, требующих последовательного изучения и контроля. Революционные изменения в области биомедицинских технологий и эпидемиологических методов находят отражение в расширении международной терминологии. Учитывая, что новые термины рождаются на стыке трансформирующих направлений науки, авторы считают необходимым обновление и расширение российской терминологии в области эпидемиологии и смежных дисциплин наряду с внедрением новых биомедицинских подходов. Ключевые слова: сердечно-сосудистые заболевания, эпидемиология, омиксные технологии, новые подходы, факторы риска. Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Прозрачность финансовой деятельности: никто из авторов не имеет финансовой заинтересованности в представленных материалах или методах.

Trends in Population-Based Studies: Molecular and Digital Epidemiology (Review)

“…To conduct large multicenter epidemiological studies, digital technologies are actively used to facilitate the processes of work planning, data remote collection and entry control, as well as subsequent result presentation and reuse [ 43 - 46 ].…”

Machine learning in predicting immediate and long-term outcomes of myocardial revascularization: a systematic review

“…Одним из наиболее востребованных и перспективных направлений этого проекта является создание информационных систем оценки рисков развития ССЗ и их осложнений, в т.ч. ассоциированных с КШ и ЧКВ [52]. Реализация этой задачи связана с разработкой прогностических моделей и программного обеспечения для формирования персонализированных рекомендаций по управлению рисками.…”