Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКучер, М.О.uk
dc.contributor.authorКарась, О.В.uk
dc.contributor.authorKucher, M.O.en
dc.contributor.authorKaras, O.V.en
dc.date.accessioned2026-06-30T13:01:10Z
dc.date.available2026-06-30T13:01:10Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationКучер 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.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/52136
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.abstractСтаття 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.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 1 : 204-210.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/843
dc.subjectаускультаціяuk
dc.subjectлегеневі аномаліїuk
dc.subjectдіагностикаuk
dc.subjectнизька клінічна точністьuk
dc.subjectепідеміологіяuk
dc.subjectпроблеми впровадження.uk
dc.subjectauscultationen
dc.subjectpulmonary abnormalitiesen
dc.subjectdiagnosisen
dc.subjectlow clinical accuracyen
dc.subjectepidemiologyen
dc.subjectimplementation challenges.en
dc.titleОсобливості використання традиційних засобів аускультації легень для первинної діагностикиuk
dc.title.alternativeFeatures of the use of traditional means of lung auscultation for primary diagnosticsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc616.2
dc.relation.referencesSarkar, 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.en
dc.relation.referencesArts, 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.en
dc.relation.referencesSharma, 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.en
dc.relation.referencesLazarovici, M., Trentzsch, H., & Prückner, S. (2017). Human factors in medicine. Der Anaesthesist, 66, 63–80. https://doi.org/10.1007/s00101-016-0261-5.en
dc.relation.referencesHafke-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.en
dc.relation.referencesAviles-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.en
dc.relation.referencesTawfik, 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.en
dc.relation.referencesPark, 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.en
dc.relation.referencesStoycheva, 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.en
dc.relation.referencesWorld 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.en
dc.relation.referencesWorld Health Organization. (2025, March 5). Funding cuts impact access to TB services endangering millions of lives. https://www.who.int/news/item/05-03-2025-funding-cuts-to-tuberculosis-programmes-endanger-millions-of-lives.en
dc.relation.referencesStop TB Partnership. (2025, March 3). Report on the impact of US government funding halt on TB responses in high TB burden countries. https://www.stoptb.org/sites/default/files/documents/Disruption%20US%20FUNDING%20halt030325.pdf.en
dc.relation.referencesGuyatt, G., Rennie, D., Meade, M. O., & Cook, D. J. (2015). Users’ guides to the medical literature: A manual for evidence-based clinical practice (3rd ed.). McGraw-Hill Education. 740.en
dc.relation.referencesXu, X., & Sankar, R. (2024). Classification and recognition of lung sounds using artificial intelligence and machine learning: A literature review. Big Data and Cognitive Computing, 8(10), Article 127. https://doi.org/10.3390/bdcc8100127.en
dc.relation.referencesKalinauskienė, E., Razvadauskas, H., Morse, D. J., Maxey, G. E., & Naudžiūnas, A. (2019). A comparison of electronic and traditional stethoscopes in the heart auscultation of obese patients. Medicina, 55(4), Article 94.. https://doi.org/10.3390/medicina55040094.en
dc.relation.referencesSueaseenak, D., Boonsat, P., Tantisatirapong, S., Rujipong, P., Tulatamakit, S., & Phokaewvarangkul, O. (2025). Early diagnosis of pneumonia and chronic obstructive pulmonary disease with a smart stethoscope with cloud server-embedded machine learning in the post-COVID-19 era. Biomedicines, 13(2), Article 354. https://doi.org/10.3390/biomedicines13020354.en
dc.relation.referencesWei, T.-J., Hsiung, P.-Y., Liu, J.-H., Lin, T.-C., Kuo, F.-T., & Wu, C.-Y. (2022). Use of electronicauscultation in full personal protective equipment to detect ventilation status in selective lungventilation: A randomized controlled trial. Frontiers in Medicine, 9, Article 851395. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.851395.en
dc.relation.referencesArjoune, Y., Nguyen, T. N., Doroshow, R. W., & Shekhar, R. (2023). Technical characterisation ofdigital stethoscopes: Towards scalable artificial intelligence-based auscultation. Journal of MedicalEngineering & Technology, 47(3), 165–178. https://doi.org/10.1080/03091902.2023.2174198.en
dc.relation.referencesOudbier, S. J., Souget-Ruff, S. P., Chen, B. S. J., Ziesemer, K. A., Meij, H. J., & Smets, E. M. A.(2024). Implementation barriers and facilitators of remote monitoring, remote consultation and digitalcare platforms through the eyes of healthcare professionals: A review of reviews. BMJ Open, 14(6),Article e075833. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-075833.en
dc.relation.referencesCanada Health Infoway. (2024). 2024 National survey of Canadian physicians: Barriers and challengesto digital health technologies. https://insights.infoway-inforoute.ca/2024-cma-barriers-challenges-digital-health-technologies.en
dc.relation.referencesLivieri, G., Mangina, E., Protopapadakis, E. D., & Panayiotou, A. G. (2025). The gaps and challenges indigital health technology use as perceived by patients: A scoping review and narrative meta-synthesis.Frontiers in Digital Health, 7, Article 1474956. https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1474956.en
dc.relation.referencesBisikalo, O.; Kharchenko, V.; Kovtun, V.; Krak, I.; Parameterization of the Stochastic Model forEvaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis.Entropy 2023, 25, 184.en
dc.relation.referencesIvanov Yu. Yu., Maloshtan T. V., Zvuzdetsky E. O. Modified algorithm for decoding block codes ofturbo products. Bulletin of the Institute of Informatics. 2025. No. 4. P. 90–94. DOI: 10.31649/1997-9266-2025-181-4-90-99.en
dc.relation.referencesIntellectual technologies in medical diagnostics, treatment and rehabilitation: monograph / [S.V. Pavlov,O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodianskyi and others]; edited by S. Pavlov, O. Avrunin. – Vinnytsia:PP “TD “Edelweiss and K”, 2019. – 260 p.en
dc.relation.referencesMinistry of Health of Ukraine. (2025, February 10). Pro vnesennia zmin do Prymirnoho tabeliamaterialno-tekhnichnoho osnashchennia zakladiv okhorony zdorovia ta fizychnykh osib-pidpryiemtsiv,yaki nadaiut pervynnu medychnu dopomohu.en
dc.relation.referencesWorld Bank. (2024). Service Delivery Indicators Health Survey for Ukraine: Survey report 2024.https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/099011426095032380.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-204-210
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0003-5315-4302
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0756-4696


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію