<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">medalphabet</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Медицинский алфавит</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Medical alphabet</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2078-5631</issn><issn pub-type="epub">2949-2807</issn><publisher><publisher-name>ООО «Альфмед»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.33667/2078-5631-2026-6-40-46</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">medalphabet-4957</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Оценка положения электрической оси сердца:  результаты анкетирования врачей в Российской  Федерации. Анализ и обсуждение глазомерного метода оценки</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Heart electrical axis assessment: results of a survey of physicians in the Russian Federation. Analysis and discussion of the visual axis assessment method</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7374-3604</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Дроздов</surname><given-names>Д. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Drozdov</surname><given-names>D. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Дроздов Дмитрий Владимирович – к.м.н., ведущий научный сотрудник, руководитель лаборатории ЭКГ</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Drozdov Dmitrii V. – PhD, Leading Researcher, Head of the ECG Laboratory</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">dvdrozdov@cardio.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-9120-142X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Терегулов</surname><given-names>Ю. Э.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Teregulov</surname><given-names>Yu. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Терегулов Юрий Эмильевич – д.м.н., доцент, заведующий кафедрой функциональной диагностики</p><p>Казань</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Teregulov Yu.E. – MD, PhD, Head of the Department of Functional Diagnostics</p><p>Kazan</p></bio><email xlink:type="simple">tereg2@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-1836-3689</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Шутов</surname><given-names>Д. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Shutov</surname><given-names>D. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Шутов Дмитрий Валерьевич – д.м.н., врач функциональной диагностики, организационно-методический отдел по лучевой и инструментальной диагностике</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Shutov D.V. – MD, Clinical Physiologist, Organizational and Methodological Department for Radiology and Instrumental Diagnostics</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">ShutovDV@zdrav.mos.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии имени академика Е.И. Чазова» &#13;
Министерства здравоохранения Российской Федерации<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">National Medical Research Center for Cardiology named after Academician E.I. Chazov of the Ministry of Health of the &#13;
Russian Federation<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru">Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия &#13;
непрерывного медицинского образования» Минздрава России<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">Kazan State Medical Academy – a Branch Campus of the FSBEI FPE RMACPE MOH Russia<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-3"><aff xml:lang="ru">Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-практический клинический &#13;
центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»<country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en">State Budget-Funded Heath Care Institution of the City of Moscow "Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department"<country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>13</day><month>04</month><year>2026</year></pub-date><volume>0</volume><issue>6</issue><issue-title>Современная функциональная диагностика (1)</issue-title><fpage>40</fpage><lpage>46</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Дроздов Д.В., Терегулов Ю.Э., Шутов Д.В., 2026</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Дроздов Д.В., Терегулов Ю.Э., Шутов Д.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Drozdov D.V., Teregulov Y.E., Shutov D.V.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.med-alphabet.com/jour/article/view/4957">https://www.med-alphabet.com/jour/article/view/4957</self-uri><abstract><p>Предпосылки исследования. Определение положения электрической оси сердца (ЭОС) играет значительную роль в интерпретации электрокардиограмм (ЭКГ). Описано множество методик оценки ЭОС, однако частота их использования практикующими врачами функциональной диагностики и кардиологами остается неизвестной. Настоящее исследование направлено на изучение частоты применения различных методов оценки ЭОС и отношение врачей к точности автоматического определения ЭОС. Материал и методы. Исследование проводилось в форме онлайн-анкетирования медицинских работников на платформе Яндекс Формы. Анкетирование проходило с 24 июня по 6 июля 2025 года. Участниками стали врачи функциональной диагностики и кардиологи, приглашенные через специализированные группы в мессенджере Telegram. Полученные данные подверглись статистическому анализу с использованием среды R. Основные результаты. Анализ 689 полученных анкет показал, что наиболее распространенным методом оценки ЭОС является глазомерный способ, используемый большинством опрошенных врачей (56%). Только 10% респондентов применяют точные расчеты по таблицам или калькулятору. Приемлемая точность определения ЭОС составляет примерно ±8 градусов, согласно мнению большинства участников. Большинство врачей в целом довольны точностью автоматического определения ЭОС. Заключение. Глазомерный метод оказался предпочтительным среди врачей благодаря своей простоте и доступности. Этот метод по опубликованным данным демонстрирует высокую степень согласия с результатами точного расчета положения ЭОС. Большинство врачей довольны результатами автоматического определения положения ЭОС. На практике целесообразно использовать вариант визуального метода определения положения ЭОС по Гертшу – Мюллер-Лейссе.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Background. Determination of the QRS axis (axQRS) plays a significant role in electrocardiograms’ (ECG) interpretation. Although multiple techniques have been introduced for estimating of axQRS, the frequency of their use by practicing physicians unknown. The study aimed to explore the frequency of usage of different axQRS assessment methods and evaluate physicians’ attitudes toward the accuracy of automatic axQRS determinations. Materials and methods. A web-based questionnaire was administered via Yandex Forms between June 24th and July 6th, 2025. Respondents included functional diagnostics physicians and cardiologists invited through specialized groups on the Telegram messenger. The obtained data underwent statistical analysis using R software. Key Findings. Analysis of 689 completed questionnaires indicated that the most common approach for axQRS estimation is the visual approximation method, which is favored by the majority of surveyed physicians (56%). Only 10% of respondents reported relying exclusively on precise table-based or calculator-assisted calculations. According to the consensus view of most participants, an acceptable level of accuracy for axQRS determination lies within approximately ±8 degrees. A substantial proportion of doctors expressed overall satisfaction with the accuracy of automated axQRS evaluations. Conclusion. The visual method has emerged as the preferred choice among physicians owing to its ease and practicality. Published evidence supports its high concordance with more exact computational approaches for determining axQRS position. Furthermore, many physicians find the outcomes provided by automated axQRS calculations satisfactory. The visual method for determining axQRS positions in Gertsch – Mueller-Leisse variant is described and recommended for practical use.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>электрокардиография</kwd><kwd>ЭКГ</kwd><kwd>электрическая ось сердца</kwd><kwd>6-осевая система ЭКГ</kwd><kwd>визуальная оценка ЭОС</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>ulnar neuropathy at the elbow</kwd><kwd>cubital tunnel</kwd><kwd>UNE</kwd><kwd>electrodiagnostic</kwd><kwd>electromyography</kwd><kwd>ultrasound</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">R Core Team (2025). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Электронный ресурс. https://www.R-project.org/ (дата обращения: 02.12.2025).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">R Core Team (2025). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Электронный ресурс. https://www.R-project.org/ (дата обращения: 02.12.2025).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика: учебное пособие // А. Петри, К. Сэбин. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2021. 232 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Petri A., Sabin K. Naglyadnaya medicinskaya statistika; uchebnoe posobie [Visual medical statistics: manual]. Moscow, GEOTAR-Media.2021, 232p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Рахманова Ю.В. Методы социологического исследования М.: Российский государственный педагогический университет им. Герцена. – 2021. – 124 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rakhmanova Yu.V. Methods of Sociological Research Moscow: Herzen State Pedagogical University of Russia, 2021. – 124 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Берестень Н. Ф., Соболев К. Э., Какорина Е. П. О деятельности отделений и кабинетов функциональной диагностики. Медицинский алфавит. 2022;(20):8–15. https://doi.org/10.33667/2078–5631–2022–20–8–15.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Beresten N. F., Sobolev K. E., Kakorina E. P. Analysis of the results of the work of departments and offices of functional diagnostics. Medical alphabet. 2022;(20):8–15. https://doi.org/10.33667/2078–5631–2022–20–8–15.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лукогорская Н.Н., Вишняков Н.И., Барсукова И.М. Современное состояние подразделений функциональной диагностики в Российской Федерации // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. – 2024. – №. 3. – С. 615–627. DOI 10.24412/2312-2935-2024-3-615-627.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lukogorskaya N.N., Vishnyakov N.I., Barsukova I.M. Current state of functional diagnostics divisions in the Russian Federation // Current problems of health care and medical statistics. – 2024. – №. 3. – P. 615–627. DOI 10.24412/2312-2935-2024-3-615-627.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gertsch M. The ECG manual: an evidence-based approach. – London: Springer London. – 2009.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gertsch M. The ECG manual: an evidence-based approach. – London: Springer London. – 2009.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mueller-Leisse J., Syrbius G., Hillmann, H.A.K. et al. Determining the QRS axis: visual estimation is equal to calculation. Herzschr Elektrophys 36, 70–74 (2025). DOI 10.1007/s00399-025-01065-x.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mueller-Leisse J., Syrbius G., Hillmann, H.A.K. et al. Determining the QRS axis: visual estimation is equal to calculation. Herzschr Elektrophys 36, 70–74 (2025). DOI 10.1007/s00399-025-01065-x.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhang (2016) A vector-based algorithm to differentiate septal and free wall sites of origin of ventricular arrhythmias in the right ventricular outflow tract. Int J Heart Rhythm1:43–49. DOI 10.4103/2352-4197.191481.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhang (2016) A vector-based algorithm to differentiate septal and free wall sites of origin of ventricular arrhythmias in the right ventricular outflow tract. Int J Heart Rhythm1:43–49. DOI 10.4103/2352-4197.191481.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gao Q, Dai Z, Hu Y, Bie F, Yang B. A new method to determine the QRS axis—QRS axis determination. Clin Cardiol. 2020; 43: 1534–1538. DOI 10.1002/clc.23477.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gao Q, Dai Z, Hu Y, Bie F, Yang B. A new method to determine the QRS axis—QRS axis determination. Clin Cardiol. 2020; 43: 1534–1538. DOI 10.1002/clc.23477.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
