<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Особливості використання традиційних засобів аускультації легень для первинної діагностики

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Features of the use of traditional means of lung auscultation for primary diagnostics

Анотація

This article analyses the issues surrounding the use of traditional auscultation as a means of primary lung diagnosis, as well as the risks associated with diagnostic mistakes. It examines the effectiveness of this clinical practice, the epidemiological characteristics of the spread of lung diseases in Ukraine, the stages of implementation, and the legislative framework for digital diagnostic tools for lung abnormalities. Calculations of the effectiveness of physical auscultation were carried out using mathematical modelling, based on a hypothetical cohort and utilising real-world values for the method’s sensitivity and specificity. The existence of the problem and the need to resolve it are substantiated. A possible solution is considered through the introduction of electronic stethoscopes with filtration systems and automated decision support systems. The consequences and challenges of introducing digital devices are analysed using the examples of Ukraine and the worldwide practices, and the prospects for further developments in this field are identified. The research results demonstrate the low diagnostic accuracy and high subjectivity of traditional auscultation, and the need to address this problem.
Стаття присвячена аналізу проблематики використання традиційної аускультації як засобу первинної діагностики легень, а також ризикам, які її супроводжують. Досліджено ефективність такої клінічної практики, епідемічні особливості поширення легеневих хвороб в Україні, етапи впровадження та законодавча база цифрових засобів діагностики легеневих аномалій. Проведено розрахунки ефективності фізикальної аускультації за допомогою математичного моделювання, на основі гіпотетичній когорті використовуючи реальні значення чутливості та специфічності методу. Обґрунтовано наявність проблеми та необхідність її вирішення. Розглянуто можливе рішення через впровадження електронних стетоскопів з системами фільтрації та автоматизованого прийняття рішень. Проаналізовано наслідки і проблеми впровадження цифрових пристроїв на прикладі України та світу, а також визначено перспективність подальших розробок в цій сфері. Результати дослідження демонструють низьку точність діагностики і високу суб&039;єктивність традиційної аускультації і необхідність вирішення цієї проблеми.

Опис

УДК

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Кучер М. О., Карась О. В. Особливості використання традиційних засобів аускультації легень для первинної діагностики // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2026. № 1. С. 204-210. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/843.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (26)

  1. Sarkar, M., Madabhavi, I., Niranjan, N., & Dogra, M. (2015). Auscultation of the respiratory system. Annals of Thoracic Medicine, 10(3), 158–168. https://doi.org/10.4103/1817-1737.160831.
  2. Arts, L., Lim, E. H. T., van de Ven, P. M., Heunks, L., & Tuinman, P. R. (2020). The diagnostic accuracy of lung auscultation in adult patients with acute pulmonary pathologies: A meta-analysis. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64405-6.
  3. Sharma, S., Poudyal, J. K., Sharma, V. K., Parajuli, S., & Dhungana, G. P. (2026). Factors associated with delayed diagnosis of pulmonary tuberculosis in Chitwan district of Nepal. PLOS Global Public Health, 6(1), Article e0005718. https://doi.org/10.1371/journal.pgph.0005718.
  4. Lazarovici, M., Trentzsch, H., & Prückner, S. (2017). Human factors in medicine. Der Anaesthesist, 66, 63–80. https://doi.org/10.1007/s00101-016-0261-5.
  5. Hafke-Dys, H., Bręborowicz, A., Kleka, P., Kociński, J., & Biniakowski, A. (2019). The accuracy of lung auscultation in the practice of physicians and medical students. PLOS ONE, 14(8), Article e0220606. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0220606.
  6. Aviles-Solis, J. C., Vanbelle, S., Halvorsen, P. A., Francis, N., Cals, J. W. L., Andreeva, E. A., Marques, A., Piirilä, P., Pasterkamp, H., & Melbye, H. (2017). International perception of lung sounds: A comparison of classification across some European borders. BMJ Open Respiratory Research, 4(1). https://doi.org/10.1136/bmjresp-2017-000250.
  7. Tawfik, D. S., Profit, J., Morgenthaler, T. I., Sinsky, C. A., Dyrbye, L. N., Tait, V. F., Shanafelt, T. D., & Trockel, M. T. (2018). Physician Burnout, Well-being, and Work Unit Safety Grades in Relationship to Reported Medical Errors. Mayo Clinic Proceedings, 93(11), 1571–1580. https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2018.05.014.
  8. Park, D. E., Watson, N. L., Focht, C., Feikin, D., Hammitt, L. L., Brooks, W. A., Howie, S. R. C., Kotloff, K. L., Levine, O. S., Madhi, S. A., Murdoch, D. R., O'Brien, K. L., Scott, J. A. G., Thea, D. M., Amorninthapichet, T., Awori, J., Bunthi, C., Ebruke, B., Elhilali, M., ... McCollum, E. D. (2022). Digitally recorded and remotely classified lung auscultation compared with conventional stethoscope classifications among children aged 1–59 months enrolled in the Pneumonia Etiology Research for Child Health (PERCH) case–control study. BMJ Open Respiratory Research, 9(1), Article e001144. https://doi.org/10.1136/bmjresp-2021-001144.
  9. Stoycheva, K., Cristea, V., Ködmön, C., Rosales-Klintz, S., Zenner, D., Vasiliu, A., van der Werf, M., & Lange, C. (2024). Tuberculosis in people of Ukrainian origin in the European Union and the European Economic Area, 2019 to 2022. Eurosurveillance, 29(12), Article 2400094. https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2024.29.12.2400094.
  10. World Health Organization. (n.d.). Tuberculosis profile: Ukraine. Доступ отримано квітня 28, 2026, from https://worldhealthorg.shinyapps.io/tb_profiles/?inputs&tab=%22charts%22&lan=%22EN%22&iso3=%22UKR%22&entity_type=%22country%22.