Владзимирский Антон Вячеславович, д-р мед. наук, доцент, заместитель директора по научной работе; профессор кафедры информационных технологий и обработки медицинских данных,
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051; ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, г. Москва, 119048.
Anton V. Vladzymyrskyy, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor, Deputy Director for Research; Professor, Department of Information Technologies and Medical Data Processing,
Bldg 1, 24 Petrovka Street, Moscow, 127051; Bldg 2, 8 Trubetskaya Street, Moscow, 119048.
Хасбиев Салават Адисович, канд. мед. наук, заместитель главного врача по медицинской части; руководитель Башкирского республиканского центра телемедицины; доцент кафедры организации здравоохранения с курсом ИДПО,
ул. Пушкина, д. 99, г. Уфа, Республика Башкортостан, 450077; ул. Ленина, д. 3, г. Уфа, Республика Башкортостан, 450008.
Salavat A. Khasbiev, Cand. Sci. (Med.), Deputy Chief Physician for Medical Affairs; Head of the Bashkir Republican Center for Telemedicine; Associate Professor, Department of Public Health Organization with the Course of the Institute of Additional Professional Education,
99, Pushkin Street, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450077; 3, Lenin Street, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008.
Еникеева Динара Раисовна, канд. мед. наук, Заместитель Министра; доцент кафедры организации здравоохранения с курсом ИДПО,
ул. Тукаева, д. 23, г. Уфа, Республика Башкортостан, 450002; ул. Ленина, д. 3, г. Уфа, Республика Башкортостан, 450008.
Dinara R. Enikeeva, Cand. Sci. (Med.), Deputy Minister; Associate Professor, Department of Public Health Organization with the Course of the Institute of Additional Professional Education,
23, Tukaev Street, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450002; 3, Lenin Street, Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008.
Кляшторный Владислав Георгиевич, канд. биол. наук, младший научный сотрудник, аналитик,
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051.
Vladislav G. Klyashtornyy, Cand. Sci. (Biol.), Junior Researcher, Analyst,
Bldg 1, 24 Petrovka Street, Moscow, 127051.
Попова Анастасия Сергеевна, исследователь данных,
ул. Петровка, д. 24, стр. 1, г. Москва, 127051.
Anastasiia S. Popova, Data Researcher,
Bldg 1, 24 Petrovka Street, Moscow, 127051.
Введение. Широкое внедрение автоматизированных систем проведения предрейсовых медицинских осмотров водителей позволяет накапливать массивы данных о показателях артериального давления и предлагать новые подходы к скринингу артериальной гипертензии.
Цель исследования: оценить влияние оригинальной организационной технологии, основанной на данных автоматизированных предрейсовых медицинских осмотров, на выявление и маршрутизацию лиц с артериальной гипертензией.
Материалы и методы. Проведено когортное ретроспективное исследование с использованием данных автоматизированных предрейсовых осмотров, собранных с 01.01.2023 по 31.12.2025 на трех автотранспортных предприятиях Республики Башкортостан. В выборку включены 440 человек в возрасте от 20,3 до 68,0 года; группа 1: с обращением за медицинской помощью по итогам применения организационной технологии (73, 16,6 %), группа 2: без такого обращения (367, 83,4 %). Организационная технология включала регулярные предрейсовые осмотры, автоматизированный анализ данных с формированием группы риска, маршрутизацию пациентов. Использована описательная статистика и модель смешанных эффектов для многократных измерений.
Результаты. Для всей выборки получен статистически значимый рост систолического и диастолического артериального давления с возрастом ( p < 0,001). Лица группы 1 обращались за медицинской помощью благодаря применению оригинальной организационной технологии. У них выявлена статистически значимая тенденция замедления темпов увеличения систолического (β = -0,0007, р = 0,002) и диастолического (β = -0,0008, р < 0,001) артериального давления со временем.
Выводы. Оригинальная организационная технология позволяет выявлять и корректно сортировать потоки обследуемых лиц, маршрутизируя субъектов с признаками артериальной гипертензии в амбулаторно-поликлинические учреждения за медицинской помощью.
Introduction: The widespread adoption of automated pre-trip medical examination systems for drivers helps accumulate large blood pressure datasets, enabling new approaches to hypertension screening.
Objective: To evaluate the impact of an original automated examination-based workflow on the detection and routing of individuals with arterial hypertension.
Materials and Methods: The retrospective cohort study analyzed data collected from January 1, 2023, through December 31, 2025, across three motor transport companies in the Republic of Bashkortostan, Russian Federation. The sample comprised 440 individuals aged 20.3 to 68.0 years. Group 1 included participants who sought medical care following implementation of the workflow (73, 16.6 %); Group 2 included those who did not (367, 83.4 %). The workflow comprised routine automated examinations, automated data analysis with risk stratification, and patient routing. Statistical analyses included descriptive metrics and a linear mixed-effects model for repeated measures.
Results: Across the sample, both systolic and diastolic blood pressure increased significantly with age ( p < 0.001). Owing to the introduction of the original automated examination-based workflow, Group 1 participants sought medical care. This group demonstrated a statistically significant attenuation in the rate of systolic (β = −0.0007; p = 0.002) and diastolic (β = −0.0008; p < 0.001) blood pressure elevation over time.
Conclusions: This workflow enables effective identification, triage, and referral of individuals with signs of arterial hypertension to outpatient facilities for medical care.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.