10 Būdų, Kaip Mes Naudojame Duomenis Kovai Su Liga

{h1}

Duomenų mokslas padėjo mums susieti ebolos protrūkius ir nustatyti parkinsono ligą, be kitų programų. Sužinokite apie duomenų mokslą „WordsSideKick.com“.

Didieji duomenys yra viena galingiausių kovos su liga priemonių. Kuo daugiau duomenų turime, tuo labiau išsilavinę galime pasirinkti sveikatos priežiūros paslaugas. Duomenys gali suteikti informacijos apie tam tikros bendruomenės sveikatą ir išmokyti mus apie pacientų ypatumus, kad galėtume įvertinti rizikos veiksnius. Tai gali padėti mums sužinoti daugiau apie ligą ir todėl surasti vaistus, arba leiskite mums pamatyti, kaip protrūkiai keliauja, kad veiksmingai jas sustabdytų.

Duomenų mokslas yra viena iš labiausiai tarpdisciplininių sričių. Mokslininkai, gydytojai, matematikai, kompiuterių programuotojai ir epidemiologai yra tik kelios profesijos, užsiimančios duomenų mokslu. Visi žmonės surenka duomenis, juos analizuoja, sugalvoja, kaip juos naudoti, ar pagal juos veikia.

Čia yra 10 būdų, kaip duomenų mokslas buvo naudojamas su įvairiomis ligomis ir epidemijomis.

10. Vėžio prevencija

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: duomenis

Moteris gauna mamografiją Haute-Savoie mieste, Prancūzijoje. Pastaraisiais metais pasikeitė rekomendacijos, kada reikia gauti mamogramas. BSIP / UIG per „Getty Images“

Ne visus vėžius galima išvengti, tačiau ar nenorėtumėte sustabdyti tų, kurie yra? Nustatomas polinkis ir ankstyvas augimas gimdos kaklelio, krūties, plaučių, prostatos ir storosios žarnos vėžiu. Bet kaip gydytojai nustato gaires, kas, kaip dažnai ir kada turėtų būti tikrinami? Atsakymas slypi dideliuose duomenyse.

JAV prevencinių tarnybų darbo grupė naudoja aukštos kokybės didelius duomenis iš didelių epidemiologinių tyrimų, kad nustatytų patikrinimo gaires. Pavyzdžiui, ištyrusi klaidingai teigiamų vėžio diagnozių skaičių 40-ies metų amžiaus grupėje, darbo grupė nustatė, kad nebūtina gauti mamografinių duomenų iki 50 metų (nebent šeimoje anksčiau buvo krūties vėžio atvejų) [šaltinis: WebMD].

Surinkdami kuo daugiau duomenų apie vėžiu sergančius pacientus, gydytojai taip pat mokomi, kaip vėžys auga. Oregono sveikatos ir mokslo universitetas vykdo genų sekos nustatymo bandymus tūkstančiams vėžiu sergančių pacientų, kad sužinotų daugiau apie tai, kaip vėžys susiformuoja skirtingiems žmonėms, kad jie galėtų pasiūlyti greitesnes diagnozes. Universitetas netgi įsivaizduoja, kad iki 2020 m. Galės diagnozuoti vėžį per 24 valandas dėka to, ko jie išmoko [šaltinis: Oregono sveikatos ir mokslo universitetas].

9. Prognozuoti uodų plintančių ligų protrūkius

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: duomenis

Aedes aegypti uodai yra pastebimi Fiocruz instituto laboratorijoje Recife, Pernambuco valstijoje, Brazilijoje. Šis uodas perduoda Zikos virusą ir yra tiriamas institute. „Mario Tama“ / „Getty Images“

Uodai jau seniai skleidžia tokias ligas kaip maliarija ir dengės karštligė, todėl informacijos rinkimas apie šias ligas pernešančius uodus ir jų buvimo vietą gali padėti mums kovoti su šiomis ligomis. Naujausias uodų platinamo viruso „Zika“ protrūkis mums parodė, kaip baisu gali būti duomenų apie tai, kaip liga plinta ir ką ji gali padaryti žmonėms, trūkumas.

Siekdami padėti kovoti su šiomis uodų platinamomis ligomis, IBM mokslininkai, Johnsas Hopkinsas ir Kalifornijos universiteto San Fransiskas bendradarbiavo kurdami atvirojo kodo programinę įrangą, leidžiančią epidemiologams sudaryti prognozuojamus ligos modelius [šaltinis: Ungerleider]. Programinė įranga sukurta taip, kad epidemiologai, turintys minimalias kodavimo žinias, vis tiek galėtų ją naudoti duomenų analizei atlikti, prognozuoti protrūkių trajektoriją ir planuoti strategijas, kaip sustabdyti ligos plitimą.

Programa naudoja Pasaulio sveikatos organizacijos duomenis, kurie rodo bendrą regiono jautrumą protrūkiams, žmonių ir uodų populiacijos modelius ir duomenis apie klimatą, kurie nurodo galimas protrūkio vietas. Visi šie duomenys gali sulėtinti uodų platinamų virusų plitimą.

8. Parkinsono ligos simptomų nustatymas

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: duomenis

Boksininkas Muhamedas Ali, metų metus sirgęs Parkinsono liga, renginyje rodomas su savo žmona Yolanda Ali. Axelis Koesteris / Sygma / Sygma per „Getty Images“

Parkinsono liga, neurologinė liga, kuria serga daugiau nei 10 milijonų žmonių visame pasaulyje, yra puikus pavyzdys, kaip duomenų rinkimas kartu su technologijomis gali pakeisti sveikatos apsaugą [šaltinis: Parkinsono ligos fondas].

Parkinsono liga sergantiems žmonėms kūno drebulys būna labai stiprus. Tai sukelia, nes jo smegenys lėtai nustoja gaminti neurotransmiterį, vadinamą dopaminu. Kuo mažiau dopamino turi žmogus, tuo mažiau jis sugeba valdyti savo judesius ir emocijas [šaltinis: Nacionalinis Parkinsono fondas].

Tačiau iki to laiko, kai jis turi matomų simptomų (pavyzdžiui, drebulį) ir jam diagnozuotas Parkinsono liga, sunaikinta net 80 procentų jo smegenų neuronų, susijusių su dopaminu [šaltinis: Feber]. Nors šiuo metu Parkinsono ligos nėra gydomos, yra būdų, leidžiančių kontroliuoti simptomus. Taigi, jei gydytojai simptomus gali nustatyti anksčiau, tada gydymas gali būti pradėtas anksčiau.

Šiuo tikslu kelios įmonės tyrinėjo nešiojamąsias technologijas, kad surinktų duomenis apie vos pastebimą drebėjimą, vaikščiojimo eigą ir miego kokybę. Kai duomenys kaupiami, tai gali suteikti informacijos technologijų naudotojams apie tai, ar jie gali turėti polinkį į Parkinsono liga, ir padėti jiems anksčiau laiko gydytis. Tokio didelio duomenų kiekio kaupimas centriniame centre taip pat suteikia gydytojams ir mokslininkams galimybę ieškoti bendrų siūlų Parkinsono pacientams, galbūt vieną dieną juos išgydant.

7. Ebolos protrūkių žemėlapis

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: naudojame

Moteris peržiūri žemėlapį Nyderlandų nacionaliniame visuomenės sveikatos ir aplinkos institute (RIVM) Hagos telefono informacijos centre, įsteigtame žmonėms, kuriems kyla klausimų dėl Ebolos viruso 2014 m. VALERIE KUYPERS / AFP / „Getty Images“

2014–2015 m. Įvyko didžiulis Ebolos protrūkis, daugiausia Vakarų Afrikoje. Vien tik šiame regione nuo šios ligos mirė daugiau nei 11 000 žmonių [šaltinis: Ligų kontrolės ir prevencijos centrai (CDC)]. Dėl viruso protrūkio kai kuriose skurdžiausiose pasaulio šalyse piliečiams buvo sunku gauti medicininę informaciją, o kovai su liga nebuvo pakankamai infrastruktūros. Didžiausią susirūpinimą visuotinėje kovoje su Ebola sudarė supratimas, kur virusas plinta, siekiant nustatyti sritis, kurioms reikia skubiausios pagalbos. Štai čia įsitraukė duomenų mokslas.

Naudodami realaus laiko žemėlapių programinę įrangą, mokslininkai ir visuomenės sveikatos darbuotojai gali sekti ligą visoje Afrikoje ir numatyti pažeidžiamiausias teritorijas, kurios ateityje gali pasiduoti ligos protrūkiui. Surinkę duomenų taškus apie šikšnosparnių rūšių (tikėtino Ebolos viruso nešiotojo) vietą, populiacijos tankį, kelionės laiką nuo artimiausios pagrindinės gyvenvietės ir daugybę kitų veiksnių, mokslininkai gali patekti į šią ligą.

Žemėlapio sudarymo priemonė buvo išleista 2016 m. Vasario mėn. Dirbtuvėse. „Aš lengvai galiu pereiti žemėlapius ir konkrečiai pamatyti Ganos rajonus, kur yra Ebolos viruso niša, kur greičiausiai bus protrūkis, o paskui iš ten. mes galime atlikti gyvūnų stebėjimą “, - sakė dalyvis dr. Richardas Suu-Ire, Ganos laukinės gyvūnijos veterinarijos padalinio, atsakingo už šikšnosparnių mėginių, skirtų Ebolai stebėti, rinkimas jo šalyje, vadovas [šaltinis: Fortunati].

6. Širdies ligų rizikos apskaičiavimas

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: būdų

Lawanda Fearrington (kairėje) ir jos sesuo Nicole abu turi šeiminę išsiplėtusią kardiomiopatiją - širdies ligą, kuri 2003 m. Nužudė jų tėvą (parodyta paveikslėlyje, į kurį jie žiūri). Kitos dvi jų seserys serga ta pačia liga. Michaelas S. Williamsonas / „The Washington Post“ per „Getty Images“

Vienas galingiausių duomenų panaudojimo būdų medicinoje yra rizikos apskaičiavimas. Surinkus ir išanalizavus pakankamai duomenų, gydytojai ir visuomenės sveikatos darbuotojai gali nustatyti ne tik tai, kokie veiksniai gali turėti įtakos ligai, bet ir svarbiausią momentą, kai kažkas gali susidurti su didele rizika užsikrėsti šia liga.

Širdies liga yra puikus to pavyzdys. Tai yra pirmoji mirties priežastis JAV, priskirtina vienai iš keturių mirčių [šaltinis: CDC]. Anksčiau gydytojai, norėdami apskaičiuoti širdies ligų riziką, pirmiausia naudodavosi cholesterolio vertėmis. Jei cholesterolio kiekis buvo didelis, pacientams buvo išrašomi vaistai; jei buvo mažai, buvo manoma, kad jiems negresia pavojus.

Tačiau, naudodamiesi duomenų, surinktų iš daugelio šaltinių, rinkiniu, Amerikos kardiologijos koledžas ir Amerikos širdies asociacija nustatė širdies ligomis sergančių pacientų bendrumus, kurie peržengia paprasto aukšto cholesterolio kiekį. Turėdamos daugybę duomenų apie svorį, rasę, amžių, istoriją, cholesterolį ir keletą kitų veiksnių, grupės sukūrė testą, kuris veikia kaip daug išsamesnis ir labiau pritaikytas rizikos skaičiuoklei, vadinamas ASCVD rizikos įvertintuvu [šaltinis: Gaglioti]. Dėl to gydytojai pakeitė praktiką ir apskaičiavo širdies ligų riziką.

5. Narkotikų epidemijų sustabdymas

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: būdų

Policijos pareigūnas laiko maišus heroino, konfiskuotą kaip įrodymą Glosteryje, Masačusetso valstijoje. 2015 m. „Gloucester“ sukūrė „Angelų programą“, kuri nukreipia narkomanus į gydymo centrus, užuot juos kalinusi. Programą nukopijavo daugelis policijos departamentų. Johnas Moore'as / „Getty Images“

Narkotikų vartojimas gali išnaikinti bendruomenes, kaip ir daugelis ligų. Mirusių nuo perdozavimo atvejų skaičius JAV stulbinantis - vien 2014 m. Daugiau kaip 47 000 [šaltinis: Amerikos priklausomybės medicinos draugija]. Iš tikrųjų narkotikų perdozavimas yra pagrindinė atsitiktinės mirties priežastis JAV, o priklausomybė nuo opioidų lemia daugiausiai mirčių.

Stebint mirtingumo duomenis įvairiose bendruomenėse, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai, vyriausybės ir bendruomenės aktyvistai gali suteikti tvirtą supratimą, kaip narkotikai gali turėti įtakos tam tikram regionui. Remdamiesi šiais duomenimis, jie galėjo žinoti, kur ypač mirtini narkotikų štamai gali įsiskverbti į miestus, ir naudoti vyriausybės veiksmus, kad sustabdytų plitimą. Sužinoję daugiau apie tai, kur žmonės miršta nuo perdozavimo, galite sužinoti vyriausybes, į kurias bendruomenes reikia įsikišti, pvz., Reabilitacijos tarnybas ar gydytojus, kad galėtų pateikti žalos mažinimo strategijas.

Ši strategija padėjo daugeliui kaimo bendruomenių kovoti su opioidų epidemija ir davė labai teigiamų rezultatų. Kelios JAV kaimo vietovės laikėsi Masačusetso policijos departamento Glosterio nustatytų reabilitacijos strategijų, kurios vien per vienerius metus paskatino daugiau nei 400 pacientų gydymą, o vienos nakties įkalinimo išlaidos sumažėjo 75 procentais. Pvz., Visi, turintys priklausomybę, gali įeiti į policijos skyrių, o turimi darbuotojai padės jiems patekti į gydymo programą [šaltinis: Toliver].

Galiausiai, turėdami savo su narkotikais susijusių mirštamumo duomenų, Ligos kontrolės ir prevencijos centrai sukūrė rekomendacijas gydytojams dėl opioidų išrašymo praktikos [šaltinis: Gaglioti]. Duomenys ne tik padeda kovoti su epidemija, bet taip pat yra problemos priežastis ir gali sustabdyti piktnaudžiavimą narkotinėmis medžiagomis dar prieš tai įsitvirtinant.

4. Bendruomenės priežastys

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: kaip

„Hurley“ medicinos centro vaikų rezidentūros programos direktorė dr. Mona Hanna-Attisha, kuri atskleidė Flintui, kurio Mičigano švino lygis yra didelis vandens tiekimas, liudija klausymosi metu Kapitolijaus kalne. „SAUL LOEB“ / AFP / „Getty Images“

Kartais duomenys neturi būti „dideli“, kad turėtų didelę įtaką kovai su liga. Mažesnis, tikslingesnis duomenų rinkinys gali atverti dėmesį į bendruomenės sveikatą. Flinto, Mičigano, vandens krizė yra puikus pavyzdys.

Civilinio inžinieriaus atliktas tyrimas parodė, kad vandens mėginiuose iš Flinto namų buvo daug švino; tačiau jo surinktų įrodymų nepakako, kad įtikintų vyriausybės vadovus, kad vanduo užterštas. Išgirdęs apie inžinieriaus tyrimą, miesto pediatras nusprendė surinkti savo duomenų rinkinį.

Dr Mona Hanna-Attisha rinko informaciją iš ligoninės įrašų ir nustatė, kad ypač didelis švino kiekis vaikų pacientų kraujyje. Užuot laukusi, kol jos išvados bus paskelbtos medicinos žurnale, ji surengė spaudos konferenciją, o miesto valdininkai buvo priversti klausytis.

Apsinuodijimas švinu gali turėti ilgalaikį poveikį vaiko smegenų raidai ir elgesiui, o Flinte beveik 27 000 vaikų buvo veikiami švino miesto vandenyje [šaltinis: D'Angelo]. Neturint duomenų rinkinio, kuris įrodė, kad kažkas yra ne taip, dar tūkstančiams vaikų galėjo būti padaryta žala.

3. Ilgalaikės kohortos studijos

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: būdų

Niujorko meras Bill de Blasio pasakė kalbą renginyje, kuriame buvo pagerbtas FDNY narys Ray Pfeifer, miręs nuo reto vėžio, kuris, kaip manoma, kilęs iš 8 mėnesių tarnybos „Ground Zero“. Pfeiferis buvo aktyvus, siekiantis naudos. Andy Katz / Ramiojo vandenyno spauda / „LightRocket“ per „Getty Images“)

Didelių duomenų telkiniai yra puiki vieta pažvejoti modelius. Mokslininkai ir gydytojai kartais įsitraukia į ilgalaikius konkrečių žmonių grupių tyrimus, kad sužinotų, ar jų sveikatos progresas turi kokių nors bendrumų. Pavyzdžiui, visuomenės sveikatos darbuotojai šiuo metu užsiima tyrimu, kuriame dalyvavo pirmąjį rugsėjo 11 d. Respondentai, siekdami sužinoti ilgalaikį jų poveikio „Ground Zero“ metu. Gebėdami priskirti retus vėžinius susirgimus ir kvėpavimo takų ligas, jie gali išsivystyti šiam gydymui ginklų gydytojams ir vyriausybei turėdami daugiau informacijos apie tai, kaip sukurti priežiūros ir palaikymo sistemas.

Vienas iš įtakingiausių kohortos tyrimų yra Moterų sveikatos iniciatyva (WHI). Šis ilgalaikis klinikinis tyrimas, pradėtas 1993 m., Surinko duomenis apie 161 000 moterų po menopauzės, siekiant sužinoti širdies ligų, krūties ir storosios žarnos vėžio bei osteoporotinių lūžių prevencijos strategijas [šaltinis: WHI].

Šių moterų pastebėti modeliai pakeitė sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų prevenciją ir gydymą šiomis ligomis, atnešdami didžiulę investicijų grąžą. Tyrėjai pasinaudojo ligos modeliavimo modeliu per devynerius metus (2003–2012 m.), Kad palygintų moterų sveikatos skirtumus, remiantis WHI tyrimų rezultatais.

Modelis parodė, kad laikantis WHI gairių buvo 76 000 mažiau širdies ir kraujagyslių ligų atvejų, 126 000 - mažiau krūties vėžio atvejų ir 4,3 mln. - mažiau kombinuotosios hormonų terapijos vartotojų. Be to, ligos modelio modeliavimas parodė, kad pasinaudodami WHI išvadomis per tą devynerių metų laikotarpį amerikiečiai sutaupė maždaug 35,2 milijardo JAV dolerių tiesioginių sveikatos priežiūros išlaidų [šaltinis: Nacionaliniai sveikatos institutai].

2. Gripo išplitimo stebėjimas

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: duomenis

Moteris gauna gripo smūgį vaistinėje. Svetainėje „FluNearYou.org“ amerikiečiams leidžiama skelbti gripo simptomus, o mokslininkai naudoja informaciją, kad galėtų sekti gripo tendencijas. „Terry Vine“ / „Getty Images“

Nepaisant kiekvienų metų pastangų skatinti žmones skiepytis nuo gripo, ši labai užkrečiama kvėpavimo takų liga vis dar sugeba kasmet smogti milijonams žmonių JAV ir nužudyti tūkstančius susirgusiųjų [šaltinis: CDC].

Gripu sergantis asmuo gali užkrėsti kitus vieną dieną prieš pasireiškiant simptomams ir net septynias dienas po to, kai suserga, todėl žinoti, kur ir kada gripas pasiekia piką visoje šalyje, yra tikrai vertinga [šaltinis: CDC].

Svetainė „FluNearYou.org“ leidžia amerikiečiams skelbti simptomus, kuriuos jie patiria, kassavaitinėse sveikatos ataskaitose. Tūkstančiai asmenų pateikia savo ataskaitas į svetainę, o mokslininkai žemėlapio surinktus duomenis suranda, kurie simptomai yra ir kuriose vietose visoje šalyje.

Tačiau duomenų mokslas ne visada yra tobulas. „Google“ įsitraukė į gripo prognozavimo pasaulį pasinaudodama „Google“ gripo tendencijomis (GFT). Remdamiesi žmonių ieškomais simptomais, jie teigė, kad gali surinkti pakankamai duomenų, kad būtų galima tiksliai įvertinti gripo paplitimą iki dviejų savaičių anksčiau nei CDC [šaltinis: Lazer]. Deja, GFT nepavyko numatyti didelio gripo piko 2013 m. (Jo algoritme buvo per daug sezoninių paieškos terminų, nesusijusių su gripu). Nors GFT nepavyko, duomenų rinkimo idėja, leidžianti prognozuoti ligą, dažnai veikia gana gerai.

1. „Crowdsourcing“ kompiuteriai

10 Būdų, kaip mes naudojame duomenis kovai su liga: kaip

Pasaulio bendruomenės tinklas prašo žmonių paaukoti atsarginę asmeninių prietaisų skaičiavimo galią moksliniams tyrimams atlikti. „Kohei Hara“ / „Getty Images“

Duomenų rinkimas į centrinį centrą nėra vienintelis būdas pasitelkti visuomenės informavimą, kad palengvintume ligas. Ne mažiau svarbūs yra kompiuterių, naudojančių informacijos apdorojimą, lankytojai.

Pasaulio bendruomenės tinklas yra IBM vadovaujamos pastangos, kuriomis žmonės prašomi paaukoti atsarginę asmeninių prietaisų skaičiavimo galią kovai su liga. Kai jūsų įrenginys nenaudojamas, jis gali atlikti mokslinius tyrimų skaičiavimus, todėl rezultatai, kuriems prireiktų dešimtmečių, gali būti gauti mėnesiais. „Crowdsourced“ kompiuteriai atlieka ląstelių funkcijų modeliavimą, kad suprastų tokias ligas kaip tuberkuliozė; ištirti milijonai cheminių junginių, susijusių su tiksliniais baltymais, kuriuos Zika greičiausiai naudoja klestėti žmogaus kūnuose, ir nustatė genetinius žymenis, kurie padėtų numatyti vėžį.

Daugiau nei 700 000 savanorių jau pasirašė, kad padėtų įgyvendinti šiuos skirtingus projektus [šaltinis: Pasaulio bendruomenės tinklelis]. Tai yra vienas iš būdų, kaip dideli duomenys gali pakeisti didelę laisvo laiko dalį, kurią mūsų kolektyviniai įrenginiai galėtų pasiūlyti šioms priežastims.

DNR įrodymai atskleidžia dvi pamirštas Šiaurės Amerikos migracijas

DNR įrodymai atskleidžia dvi pamirštas Šiaurės Amerikos migracijas

Šiaurės amerikiečiai dešimtis tūkstančių metų juda į pietus. „WordsSideKick.com“ pažvelgia į tai.


Autoriaus pastaba: 10 būdų, kaip naudojame duomenis kovai su liga

Perskaitymas apie duomenų rinkimo būdus, siekiant naudos, iš tikrųjų mane privertė dalyvauti tokiame, kaip „FluNearYou“. Būtų puiku būti vienu iš duomenų, padedančių formuoti sveikatos kraštovaizdžio vaizdą, ir taip paveikti tai, kaip gydytojai pasirenka gydymo planus. Kiekvienas gali padaryti savo mažą dalį!


Vaizdo Papildas: The Choice is Ours (2016) Official Full Version.




Tyrimas


Ar Yra Ryšys Tarp Intelekto Ir Psichinių Ligų?
Ar Yra Ryšys Tarp Intelekto Ir Psichinių Ligų?

„L'Aquila“ Žemės Drebėjimo Galerija: Sunaikinimo Diena
„L'Aquila“ Žemės Drebėjimo Galerija: Sunaikinimo Diena

Mokslas Naujienos


Nežmogiškos Rankos, Rastos Priešistoriniame Roko Mene
Nežmogiškos Rankos, Rastos Priešistoriniame Roko Mene

Kaip Aukštai Vabzdžiai Gali Skristi?
Kaip Aukštai Vabzdžiai Gali Skristi?

„Amazon“ Miškų Naikinimas Praėjusį Mėnesį Išaugo 278%, Palydovinių Duomenų Šou
„Amazon“ Miškų Naikinimas Praėjusį Mėnesį Išaugo 278%, Palydovinių Duomenų Šou

Nuotraukos: Spalvingi Barzdoti Drakonai
Nuotraukos: Spalvingi Barzdoti Drakonai

„Wright Brothers“ Ir Pirmasis Skrydis
„Wright Brothers“ Ir Pirmasis Skrydis


LT.WordsSideKick.com
Visos Teisės Saugomos!
Dauginti Jokių Medžiagų Leidžiama Tik Prostanovkoy Aktyvią Nuorodą Į Svetainę LT.WordsSideKick.com

© 2005–2020 LT.WordsSideKick.com