Search

Analiziran je model prijevoza, cijene prijevoza i broj taksi vozila u urbanoj sredini. Naglašena je struktura taksi prijevoza unutar urbane sredine i udjela u ukupnom prijevozu, te dinamika potražnje promatrano u vremenskom presjeku.

Cilj rada. Ustanoviti način propisivanja antibiotika pri intrauterinim zahvatima. Materijal i metoda. Analizirano je propisivanje antibiotika u Zavodu za humanu reprodukciju, Klinike za ženske bolesti i porode KBC-a i MF-a u Zagrebu, u razdoblju od 1. siječnja 2007. do 1. travnja 2007. Promatran je način propisivanja antibiotske profilakse trinaestoro liječnika. Rezultat. U promatranom razdoblju učinjena su 144 intrauterina zahvata; histeroskopija i kiretaža. Propisivanje antibitske profilakse zavisilo je isključivo od stila rada pojedinih liječnika, a ne o kliničkoj slici. Učestalost primjene antibiotika je u rasponu od 0% pa do 100%. U liječenih pacijentica nije bilo komplikacija koje bi zahtijevale dodatnu antimikrobnu terapiju. Zaključak. Ne postoji standardni postupnik pri propisivanju antibiotske profilakse. Potrebno je iz temelja revidirati način antibiotske profilakse i time upoznati sve ginekologe koji izvode intrauterine zahvate., Aim of study. Observation of the prophylactic antibiotic use during intrauterine procedures. Method. From Jan. 1st, to Apr. 1st, 2007, in Fertility/Sterility Dept. of Gynecologic Clinic, Zagreb, use of antibiotics was analyzed. Thirteen gynecologists were observed. Results. The 144 intrauterine procedures were performed: hysteroscopies and D&C-s. Antibiotics were recommended between 0% and 100%, even in the same procedure performed by the specific gynecologist. Antibiotic use differed from doctor to doctor and was not related to clinical situation. There were no complications described, regardless of antibiotic use. Conclusion. The prophylactic use of antibiotics during intrauterine procedures has to be revised. All doctors performing such operations should be reeducated.

Invazivni rak vrata maternice po učestalosti zauzima četvrto mjesto svih zloćudnih bolesti ženskog reprodukcijskog sustava, a godišnje se u Hrvatskoj otkrije 14 novooboljelih na 100.000 žena. Materijali i metode. Prospektivno je praćeno 120 bolesnica, liječenih u Klinici za ženske bolesti i porode KBC-a Zagreb i Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu tijekom razdoblja 1996–2002. godine zbog raka vrata maternice kliničkog stadija IB-IIB.Cilj. Odrediti podtip HPV-a metodom PCR-om i Inno Lippa-om kod bolesnica liječenih zbog invazivnog karcinoma vrata maternice, s posebnim osvrtom na miješane infekcije te utvrditi povezanost podtipa HPV-a sa histološkim tipom karcinoma vrata maternice. Rezultati. Za analizu je preostalo 102 bolesnice, prosječne dobi 51,38 ±14,04 (26–83) godine. U vremenu praćenja (5–98 mjeseci) umrlo je 23 (22,5%) bolesnice zbog raka vrata maternice. Statistički je značajna razlika u preživljenju bolesnica u odnosu na: infekciju HPV tipom 16 (p=0,0008) i postojanju miješane infekcije HPV-om (p=0,0134). Coxovom regresijom analizirali smo sve čimbenike, statistički značajne univarijantnom analizom, i formirali model za preživljenje bolesnica s rakom vrata maternice visoke predikcije (2=74,222, df=7, p, Invasive cervical carcinoma is the fourth of all neoplasms of female genital reproductive system and 14/ 100 000 women would got ill in Croatia during a year. Material and method. 120 patients with cervical carcinoma clinical stage IB-IIB treated in Department of Obstetrics and Gynecology Medical School University of Zagreb, were examined prospectivly during period 1996–2002. The aim of the study was to detect the HPV-type using PCR and Inno Lippa method and compare their significance as prognostic factors. Results. 102 patients left for the analysis, an average age was 51.38±14.04 (26–83). During the folow up of 5–98 months 23 (22.5%) patients died from cervical carcinoma. HPV type 16 infection (p=0.0008) and mixed HPV infection (p=0.0134) are connected with poor surviving. Using Cox regression model we analysed all the significant factors by univariate method and formed a model of high prediction for poor surviving (2=74.222, df=7, p