Comparison of Intra- and Inter-Observer Consistency (Intra-Expert Reliability, Inter-Expert Reliability) in Assessing the Extent of COVID-19 Pneumonia Lesions on Chest Computed Tomography

Full Text

Введение

Пандемия SARS-CoV-2 поставила перед врачами-специалистами новые задачи, такие как ранняя диагностика интерстициальной пневмонии, оценка ее тяжести и динамики при контрольных исследованиях [1]. Компьютерная томография (КТ) стала методом выбора для оценки легочной ткани у больных COVID-19, что связано с низкой чувствительностью рентгенографии в детекции снижения воздушности по типу «матового стекла» [2]. Изменения легочной ткани, выявляемые при КТ, подробно описаны и представляют собой снижение воздушности по типу «матового стекла» и консолидации и другие менее частые паттерны [3]. В разных странах приняты различные принципы описания КТ при подозрении на интерстициальную пневмонию. Внедряются в практику различные системы по оценке вероятности COVID19-пневмонии: COVID-RADS и СoRADS [4, 5].

Некоторые исследователи полагают верным называть поражение легких при COVID-19 не пневмонией, а пульмонитом. Такой подход базируется на том, что основным патологоанатомическим проявлением в легких является диффузное альвеолярное повреждение в сочетании с альвеолярно-геморрагическим синдромом [15]. При этом в лучевой диагностике общепринято использование термина «пневмония» в связи с тем, что в целом томографические паттерны соответствуют картине при других пневмониях с интерстициальным типом инфильтрации, вызванных, например, вирусами, легионеллами, микоплазмами и т.д. Для таких интерстициальных пневмоний характерно преобладание снижения воздушности по типу «матового стекла» над консолидацией [13, 14].

В Российской Федерации приняты Временные рекомендации, согласно которым в заключении рентгенолога должны быть указаны риск коронавирусной пневмонии, ее распространенность по четырем степеням и процент поражения легочной ткани [6]. В таких условиях от фактически эмпирического, без применения объективных измерений заключения, сделанного рентгенологом, могут зависеть установление диагноза, стационарное или амбулаторное лечение, тактика ведения пациента и т.д. Несмотря на то что существуют инструменты по полуавтоматическому или автоматическому детектированию объема поражения легочной ткани, они неунифицированы, используют принципы порогового и нейросетевого анализа. Кроме того, законодательно их использование не может быть изолированно, без верификации решением сертифицированного врача-рентгенолога.

Для классификаций риска коронавирусной пневмонии было проведено несколько исследований по оценке сходимости результатов. Так, в исследовании M.O. Hadied et al. [7] была представлена оценка 70 КТ-исследований органов грудной клетки тремя группами экспертов для выделения одного из четырех вариантов заключения: характерные и нехарактерные, неопределенные признаки и признаки иного заболевания. В каждой группе наблюдалось умеренное согласие между наблюдателями, коэффициент согласованности Каппа составил 0,45–0,52 ± 0,02; 0,58 ± 0,06 и 0,61–0,67 ± 0,06 соответсвенно. В исследовании T.M.H. DeJaegere et al. [8] для аналогичной классификации риска оценка производилась между двумя врачами-рентгенологами с опытом работы менее 5 лет и опытным врачом-рентгенологом. Коэффициент согласованности среди менее опытных наблюдателей составил 0,633, при этом согласие между наблюдателями разного уровня составило 0,570, что соответствует умеренному согласию между наблюдателями. В работе N. Sushentsev et al. [9] производилась внутри- и межэкспертная оценка согласия при применении систем отчетности COVID-RADS и CO-RADS среди рентгенологов с разным опытом, которая оценивалась с использованием коэффициентов Флейсса и Коэна. Значения коэффициента по Флейссу составили 0,74 и 0,73 для COVID-RADS и CO-RADS соответственно. По коэффициенту Коэна отмечалось умеренное согласие между наблюдателями, равное 0,51.

Система с оценкой распространенности по КТ- степеням с указанием процента поражения внедрена только в Российской Федерации, в связи с этим публикаций по сходимости результатов подобной экспертной оценки нами найдено не было.

Цель исследования — определить меж- и внутриэкспертную сходимость в оценке процента поражения и КТ-степени COVID-19-ассоциированной пневмонии при КТ органов грудной клетки среди экспертов с разным опытом, проанализировать уровень сходимости в зависимости от распространенности поражения и иных факторов.

Материалы и методы

В исследовании анализировались данные 221 пациента, которые были госпитализированы в самарский COVID-госпиталь Клиник СамГМУ с апреля по декабрь 2020 г. с подтвержденным ПЦР SARS-CoV-2. Всем пациентам была проведена КТ грудной клетки на сканерах Toshiba Aquilion 32 (Япония) и GE Revolution EVO 128 (США). Томография проводилась в рутинном режиме при напряжении на рентгеновской трубке 120 кВ и автоматическом расчете параметров силы тока. Произведена первичная оценка объема поражения и КТ-степени, оформленная в виде стандартного протокола в соответствии с Временными методическими рекомендациями [6]. В нативном распределении превалировали случаи КТ-1 (64%) и КТ-2 (17%), далее с целью более равномерного распределения и сокращения выборки до ровного числа исключен 121 пациент со стадиями КТ-1 и КТ-2. Таким образом, сформирована выборка серий КТ грудной клетки в количестве 100 штук с распределением по КТ-степеням: КТ-1 (33%), КТ-2 (25%), КТ-3 (28%) и КТ-4 (14%). Исследования были анонимизированы и рандомизированы с присвоением номера. Полученная выборка КТ была представлена четырьмя экспертам с различным уровнем подготовки, которым была поставлена задача определить процент поражения легких и КТ- степень в соответствии с Временными методическими рекомендациями [6].

Описание уровня подготовки экспертов:

• эксперт 1 — врач-рентгенолог стационара с опытом работы в торакальной радиологии 5 лет;
• эксперт 2 — врач-рентгенолог стационара с опытом работы в торакальной радиологии 8 лет;
• эксперт 3 — врач-ординатор по специальности «рентгенология» с опытом работы 6 мес;
• эксперт 4 —врач-ординатор по специальности «рентгенология» без опыта работы, получивший инструкцию.

Первое чтение для оценки внутриэкспертной сходимости производилось с использованием ретроспективных данных протоколов описания КТ при поступлении пациентов (эксперт 1, n = 55; эксперт 2, n = 31). Второе чтение производилось из выборки КТ-исследований, включающей КТ первого чтения. Эксперты 3 и 4 просматривали подборку однократно. Общая схема исследования представлена на рис. 1.

 

Рис. 1. Схема исследования

 

Произведен анализ результатов экспертной оценки методами классической описательной статистики, определялся коэффициент корреляции Пирсона между результатами оценки поражения в процентах и анализировались диаграммы рассеяния.

Экспертная сходимость оценивалась в программе SPSS Statistics (IBM, США). Коэффициент каппа Коэна использовался для измерения внутри- и межэкспертной сходимости для качественных (категориальных) пунктов: КТ-степеней, а также анализ комбинаторных таблиц сравнения экспертных оценок.

Экспертная сходимость в контексте статьи разделена на внутри- и межэкспертную. В случае внутриэкспертной сходимости сравниваются оценки одного и того же эксперта, произведенные в разное время, представляющие собой аналог воспроизводимости. В свою очередь, межэкспертная сходимость представляет собой оценку несколькими экспертами одного и того же объекта. Важность экспертной сходимости заключается в том, что она отражает степень, в которой данные, собранные в ходе исследования, являются правильным представлением измеряемых переменных, особенно при отсутствии возможности сравнения с эталоном, или «золотым стандартом». Измерение степени, в которой эксперты присваивают одинаковые баллы одному и тому же событию, называется экспертной сходимостью.

Традиционно используется процент согласия, рассчитываемый как отношение количества оценок согласия к общему количеству оценок. Однако J. Cohen, критикуя использование процентного соглашения, представил каппу Коэна (κ) как более надежную статистическую меру, чем простой расчет процента согласия, поскольку при этом подходе учитывается возможность случайных совпадений [16].

Внутриэкспертная сходимость представляет собой сравнение результатов оценки одного и того же эксперта в различных условиях или по прошествии некоторого времени, в некоторой степени напоминая воспроизводимость.

Произведены статистический анализ разницы результатов экспертной оценки и оценка уровня частот расхождения мнений экспертов в уровне процента расхождения. Для того чтобы понимать причины расхождения в мнениях экспертов, размер и направление (в сторону занижения объема или его увеличения) этих расхождений, мы рассмотрели разницу в оценке как отдельный статистический элемент. Для получения разницы (Рн) мы отнимали значение оценки одного эксперта от значения другого: Рн = Эксп1(%) – –Эксп2(%). Таким образом, Рн могла принимать как отрицательные, так и положительные значения и в случае близких результатов стремиться к нулю. Для наглядного представления построены частотные диаграммы, где на оси абсцисс представлена разница в мнениях, а на оси ординат — количество случаев. Соответственно, при систематической ошибке фигура диаграммы будет смещена в сторону от нуля, а при случайной — представлять фигуру, близкую к равнобедренному треугольнику с вершиной в точке 0, при этом чем уже основание и острее вершина, тем меньше размах и частота ошибки, и наоборот.

Результаты

В первую очередь все полученные оценки экспертов в виде процента поражения были проверены по одновыборочному критерию Колмогорова–Смирнова на предмет нормальности распределения, а вычисление средней оценки представлено в табл.1. Минимальный критерий Колмогорова–Смирнова составил 0,104, следовательно, в проверяемых наборах данных определяется нормальное распределение. При анализе средних оценок наибольшая разница показана при первом чтении, средняя оценка эксперта 2 была на 4,5% выше оценки эксперта 1, при этом в данном случае оценивалась неполная выборка. При оценке полной выборки из 100 пациентов наибольшая разница в средней оценке наблюдалась между экспертами 3 и 4 (низкий уровень подготовки), составив 2,14%. Таким образом, можно заключить, что расхождения экспертов в целом имеют характер случайной ошибки.

 

Таблица 1. Одновыборочный критерий Колмогорова–Смирнова

Показатель		№ эксперта
		2	1	1	2	3	4
		Первое чтение		Второе чтение
N		55	31	100	100	10	100
Распределение *,**	Среднее	36,56	41,03	38,22	38,32	37,54	39,68
	Среднеквадратичные отклонения	23,49	24,55	24,26	24,45	27,19	28,19
Отклонения	Абсолютные	0,180	0,157	0,104	0,127	0,160	0,169
	Положительные	0,180	0,157	0,104	0,127	0,160	0,169
	Отрицательные	–0,093	–0,103	–0,071	–0,082	–0,099	–0,106
Статистика критерия		0,180	0,157	0,104	0,127	0,160	0,169

* Проверяемое распределение является нормальным.

** Вычислено из данных.

 

Первая оценка экспертов 1 и 2 получена ретроспективно при анализе протоколов описания КТ органов грудной полости, выполненных при поступлении пациентов.

На рис. 2 представлены диаграммы рассеяния экспертной оценки объема поражения при первом и втором чтении. Корреляция уровня поражения легких в процентах между первым и вторым чтением составила у эксперта 1 R = 0,86 (p < 0,05), у эксперта 2 — R = 0,84 (p < 0,05). Таким образом, эксперты продемонстрировали высокую и сопоставимую внутриэкспертную корреляцию оценок уровня поражения.

 

Рис. 2. Диаграмма значений процента поражения экспертов 1 (А) и 2 (Б)

 

Максимальная разница между первым и вторым просмотром в оценке процента поражения у эксперта 1 составила 30%, у эксперта 2 — 27,5%, при этом среднее значение разницы составило 7,8 и 9,6% соответственно. На рис. 3 представлены частотные гистограммы внутриэкспертной разницы в процентах.

 

Рис. 3. Частотные гистограммы внутриэкспертной разницы экспертов 1 (А) и 2 (Б), %

 

Оценка внутриэкспертной сходимости производилась исходя из КТ-степени, установленной по уровню поражения легких. Из 55 пациентов, просмотренных дважды экспертом 1, количество совпадений по степени составило 37 (67,2%). Эксперт 2 оценил 31 пациента, количество совпадений — 19 (61,2%). Разногласия находились в пределах 1–3-й степени (табл. 2).

 

Таблица 2. Комбинационная таблица внутриэкспертного согласия, эксперты 1 и 2

 

		Эксперт 1, второе чтение
		1	2	3	4
Эксперт 1, первое чтение	1	18	3	1	0
	2	2	9	2	1
	3	0	5	6	1
	4	0	0	3	4

 

		Эксперт 2, второе чтение
		1	2	3	4
Эксперт 2, первое чтение	1	8	1	0	0
	2	0	4	4	0
	3	0	3	6	0
	4	0	0	4	1

Мера внутриэкспертного согласия Каппа составила 0,54 для эксперта 1 и 0,46 для эксперта 2, что соответствует умеренному (moderate) уровню согласованности [10].

Для оценки межэкспертной сходимости использовались результаты второго чтения, количество пациентов 100. Описательная статистика результатов второго чтения экспертами представлена в табл. 3: среднее значение процента поражения легких у опытных экспертов (1 и 2) практически идентичное, что, скорее всего, объясняется «более спокойными условиями» оценки в сравнении с первым чтением.

 

Таблица 3. Описательная статистика результатов второго чтения

Эксперт	N	Минимум	Максимум	Среднее
1	100	1,0	95,0	38,32
2	100	2,5	98,0	38,22
3	100	2,5	96,5	37,54
4	100	2,0	95,0	39,68

 

Разница в среднем уровне межэкспертной оценки у менее опытных экспертов (3 и 4) составила 2%, второе чтение не проводилось.

Взаимосвязь между оценкой уровней поражения легких в процентах между экспертами 1 и 2 составила R = 0,87 (p < 0,05), между экспертами 3 и 4 — R = 0,78 (p < 0,05). На рис. 4 представлены диаграммы рассеяния межэкспертной оценки объема поражения экспертами высокого и низкого уровней подготовки. Обращает на себя внимание, что расхождение в оценке у экспертов низкого уровня более выражено при объеме поражения 40% и более.

 

Рис. 4. Диаграмма значений процента поражения между экспертами: А — 1 и 2 (высокий уровень подготовки); Б — 3 и 4 (низкий уровень подготовки)

 

При анализе разницы в межэкспертной оценке наблюдалось, что у экспертов высокого уровня подготовки максимальное расхождение в оценке составило 27,5% (среднее — 9,3%), а у экспертов низкого уровня — 59,5% (среднее — 11,6%). На рис. 5 представлены частотные гистограммы межэкспертной разницы в процентах.

 

Рис. 5. Частотные гистограммы межэкспертной разницы в процентах: А — высокий уровень подготовки; Б — низкий уровень подготовки

 

Оценка межэкспертной сходимости исходя из КТ-степени продемонстрировала: из 100 пациентов у экспертов 1 и 2 количество совпадений по степени составило 65 (65%), у экспертов 3 и 4 — 69 (69%). Разногласия находились в пределах 1–3-й степени (табл. 4). Мера межэкспертного согласия Каппа составила 0,51 для экспертов 1 и 2 и 0,56 для экспертов 3 и 4, что соответствует умеренному (moderate) уровню согласованности [10].

 

Таблица 4. Комбинационная таблица межэкспертного согласия, эксперты высокого (1 и 2) и низкого (3 и 4) уровней

		Эксперт 2, второе чтение
		1	2	3	4
Эксперт 1, второе чтение	1	28	5	1	0
	2	7	17	6	0
	3	0	10	13	2
	4	0	0	4	7

 

		Эксперт 4
		1	2	3	4
Эксперт 3	1	39	3	1	3
	2	2	14	3	3
	3	0	6	7	5
	4	0	1	4	9

 

Тем не менее, несмотря на то что оценщики менее опытного уровня продемонстрировали более слабую корреляцию между своими оценками объема поражения в процентах, количество совпадений по КТ-степени оказалось немного большим.

Для оценки взаимосвязи экспертного мнения врачей низкого и высокого уровней подготовки было рассчитано среднее арифметическое уровня поражения легких в процентах у каждой из групп экспертов и переведены средние значения в КТ-стадию. Корреляция среднего процента составила R = 0,86 (p < 0,05). На рис. 6 представлена диаграмма рассеяния средней оценки объема поражения экспертами высокого и низкого уровней подготовки.

 

Рис. 6. Диаграмма значений среднего процента поражения между экспертами разного уровня подготовки

 

Оценка межэкспертной сходимости исходя из КТ-степени показала, что из 100 пациентов количество совпадений по степени составило 67 (67%). Мера межэкспертного согласия Каппа — 0,53. Разногласия находились в пределах степени 1–3 (табл. 5).

 

Таблица 5. Комбинационная таблица согласия между экспертами разного уровня подготовки

		Среднее, высокий уровень подготовки
		1	2	3	4
Среднее, низкий уровень подготовки	1	35	6	1	0
	2	2	15	7	2
	3	0	6	13	2
	4	0	1	7	4

 

В качестве примеров расхождения при межэкпертной оценке представляем два клинических случая.

Пациентка Т., 57 лет, поступила в ковидный госпиталь Клиник СамГМУ с жалобами на умеренную общую слабость, частый сухой кашель в течение дня, повышение температуры до 38,5 °С (макс), головную боль, сухость во рту, скудные слизистые выделения из носа, заложенность носа, небольшую одышку при физической нагрузке. При поступлении была выполнена КТ органов грудной клетки, сканы в разных плоскостях представлены на рис. 7.

 

Рис. 7. Компьютерная томография органов грудной клетки пациентки Т.

 

В обоих легких с преимущественно субплевральным распространением определяются зоны снижения воздушности легочной ткани по типу «матового стекла» с неровными, местами нечеткими контурами, имеющими тенденцию к слиянию.

Пациент Б., 48 лет, поступил в ковидный госпиталь Клиник СамГМУ с жалобами на общую слабость, головную боль в лобной области, нарушение вкуса и обоняния, повышенную температуру тела до 38 °С, озноб, одышку, затруднение дыхания, кашель с трудноотделяемой прозрачной мокротой на протяжении всего дня. В сортировочном пункте выполнена КТ органов грудной клетки, и с заключением «Двусторонняя интерстициальная пневмония КТ-3 (до 60%)» пациент был госпитализирован. На 11-й день госпитализации в условиях Клиник СамГМУ выполнена КТ органов грудной клетки (сканы представлены на рис. 8).

 

Рис. 8. Компьютерная томография органов грудной клетки пациента Б.

 

На представленных сканах определяются рассеянные зоны криволинейного уплотнения легочной ткани, локализованного преимущественно в субплевральных зонах и в периферических отделах легочных сегментов.

Экспертами была оценена площадь поражения легочной ткани (табл. 6).

 

Таблица 6. Результаты оценки уровня поражения в представленных клинических примерах, %

	Эксперт
	1	2	3	4
Пациентка Т.	25 (КТ-2)	12,5 (КТ-1)	17,5 (КТ-1)	25 (КТ-2)
Пациент Б.	10 (КТ-1)	55 (КТ-3)	12 (КТ-1)	85 (КТ-4)

 

При анализе представленных случаев обращает на себя внимание выраженное расхождение в оценке пораженного легочного интерстиция, что может говорить о низком уровне межэкспертной сходимости при оценке объема поражения, напрямую зависящем от опыта эксперта, знания клинической картины конкретного пациента, его анамнеза. Различия также наблюдаются чаще при «неклассических» паттернах: «обратном гало», криволинейных уплотнениях и т.д. Если в случае с пациенткой Т. расхождение некритическое и не сильно влияет на тактику лечения, то в случае с пациентом Б. это может иметь выраженное клиническое значение: при оценке поражения в 85% пациент может быть неправильно отнесен к негативной прогностической группе, а при оценке 10%, наоборот, может произойти недооценка его состояния, в данных случаях напрямую влияя на тактику ведения пациентов, предварительный прогноз, а также на длительность пребывания пациентов в стационаре. Помимо знания клинической картины и представления о динамике развития патологического процесса, на более точную оценку объема поражения легочной ткани влияет также «насмотренность» экспертов 1 и 2 в сравнении с менее опытными экспертами 3 и 4. Немаловажное значение, на наш взгляд, имеет и фактор усталости и «замыленности» экспертов, в какое время была проведена оценка предложенных клинических случаев, так как часть экспертов работала в выходной день, а часть — в конце рабочего дня (об этом может свидетельствовать расхождение в оценке у более опытных экспертов 1 и 2).

Обсуждение

Оценка сходимости при экспертной оценке применяется достаточно широко в медицинской науке вообще и лучевой диагностике в частности. Тактика ведения пациентов с установленной или предполагаемой COVID-19-ассоциированной пневмонией подробно изложена во Временных методических рекомендациях 13-й версии. Так, решение о необходимости госпитализации пациента принимается врачом на основании комплекса клинико-эпидемиологических данных с учетом тяжести состояния пациента (среднетяжелое/тяжелое течение заболевания) и требований, предусмотренных приказом Минздрава России от 19.03.2020 № 198н. К таким требованиям относят выполнение следующих критериев: SpO₂ < 95%, T ≥ 38 °С и ЧДД > 22. Результаты КТ не фигурируют в данном приказе и не должны быть основанием для выбора стационарного или амбулаторного лечения [17]. В Методических рекомендациях 13-й версии по сравнению с предыдущими рекомендовано не использовать термин «КТ-тяжесть» в связи с тем, что тяжесть состояния пациента не всегда соответствует распространению поражения по КТ. Несмотря на это, в разных регионах на фоне выраженного дефицита коечного фонда определение объема поражения легочной ткани по КТ считалось одним из критериев тяжести процесса и опосредованно являлось основанием для стратификации пациентов для госпитализации [18]. В связи с этим нами и был рассмотрен вопрос о сходимости определения объема поражения при оценке одним или несколькими врачами. На наш взгляд, определение степени поражения более целесообразно для прогнозирования исхода заболевания и оценки динамики процесса, как показано в работе С.П. Морозова и соавторов [19].

Оценка диагностических изображений предполагает определенную степень субъективизма, в особенности при необходимости оценки распространенности патологического процесса. Применительно к пневмонии, вызванной SARS-CoV-2, межэкспертная сходимость анализировалась относительно шкал вероятности CoRADS [4] и COVID-RADS [9]. Шкала процентной оценки поражения легких не имеет широкого распространения в мире, но применяется в России согласно Временным рекомендациям [6]. В связи с этим важный вопрос — проверка повторяемости врачебного подсчета поражения легких. Мы изучили сходимость при первичной и повторной оценке рандомизированной группы пациентов. Выявлено, что у экспертов с большим опытом в торакальной радиологии наблюдался более высокий уровень (R — 0,86 и 0,84) по сравнению с экспертами с небольшим опытом (R — 0,54 и 0,46). При оценке межэкспертной сходимости Каппа составила 0,51 для более опытных экспертов и 0,56 для менее опытных. Данные результаты иллюстрируют высокий уровень субъективности при оценке, значимость местных принятых правил расчета, которые могут варьировать в зависимости от лечебного учреждения. В таких условиях встает вопрос, насколько целесообразно оценивать процент поражения и стадию, насколько результаты анализа воспроизводимы. Описанная проблема может быть решена внедрением в клиническую практику инструментов для автоматической оценки легочной паренхимы [11]. В таких инструментах, основанных на работе искусственного интеллекта, могут наблюдаться ошибки выделения, которые незначительно влияют на общий процент, но по сравнению с визуальным анализом отсутствует субъективность [12].

Заключение

Таким образом, в результате проведенного анализа было показано, что оценка поражения легочной ткани при вирусной пневмонии различными врачами обладает умеренной сходимостью, что может являться недостаточным для применения эмпирической визуальной оценки для достоверной стратификации по степеням поражения или оценки динамики процесса при контрольных исследованиях. Выявлено, что уровень ошибок имеет прямую зависимость от объема поражения, т.е. при большой распространенности патологического процесса врачу труднее найти объективные критерии для постановки той или иной степени или процента поражения легочной ткани. В связи с этим актуальной темой для изучения станет использование систем на основе искусственного интеллекта для сегментации и определения объема поражения легочной ткани, которое не зависит от опыта врача-рентгенолога.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Исследования выполнены, рукопись подготовлена и публикуется за счет финансирования по месту работы авторов.

Конфликт интересов. Авторы сообщают об отсутствии явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Участие авторов. С.С. Первушкин — анализ и интерпретация результатов исследования, написание статьи, подготовка статьи к публикации; П.М. Зельтер — концепция и дизайн исследования, руководство исследованием, проверка статьи перед публикацией; Е.К. Крамм — редактирование текста статьи, участие в написании статьи; Е.А. Сартакова — сбор клинических данных, анализ медицинской литературы. Все авторы внесли существенный вклад в проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию до публикации.

About the authors

Sergey S. Pervushkin

Samara State Medical University

Email: sergey.pervushkin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7574-283X
SPIN-code: 3089-5082

Assistant

Russian Federation, 89, Chapaevskaya str., 443099, Samara

Pavel M. Zelter

Samara State Medical University

Email: pzelter@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1346-5942
SPIN-code: 3678-3932

MD, PhD, Associate Professor

Russian Federation, 89, Chapaevskaya str., 443099, Samara

Evgeniya K. Kramm

Samara State Medical University

Email: Evgeniyakramm@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3029-8787
SPIN-code: 4826-5241

Assistant

Russian Federation, 89, Chapaevskaya str., 443099, Samara

Elizaveta A. Sartakova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: Sartakova163@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2439-197X
SPIN-code: 6825-5077

Resident

Russian Federation, 89, Chapaevskaya str., 443099, Samara

References

Supplementary files