Прегестационный и гестационный сахарный диабет как фактор риска для прогнозирования развития врожденных аномалий у новорожденных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность: Эпидемиологические исследования демонстрируют повышение риска развития врожденных аномалий у детей, матери которых страдали сахарным диабетом.

Цель: Произвести количественную оценку влияния прегестационного и гестационного сахарного диабета у женщины на риск развития врожденных аномалий у ребенка.

Материалы и методы: Проведено когортное исследование, основанное на данных регистров родов Мурманской и Архангельской областей, содержащих информацию о здоровье беременных и заболеваниях новорожденных для 134 884 исходов беременностей.

Результаты: С 2006 по 2017 гг. было выявлено 4862 новорожденных с врожденными аномалиями, распространенность составила 36,2 на 1000 родившихся. По сравнению со здоровыми женщинами беременные с прегестационным сахарным диабетом имели более высокий риск рождения ребенка с аномалиями глаза, уха, лица и шеи; аномалиями системы кровообращения; другими врожденными аномалиями (Q80-Q89), включая множественные. Беременные с гестационным сахарным диабетом имели более высокий риск рождения ребенка с врожденными аномалиями органов дыхания.

Заключение: Сахарный диабет у женщины увеличивает риск возникновения врожденных аномалий у ребенка. Данные о наличии диабета у матери должны включаться в прогностические модели, разрабатываемые для определения риска развития врожденных аномалий.

Об авторах

Виталий Александрович Постоев

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: ispha@nsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4982-4169

кандидат медицинских наук, Ph.D., и.о. заведующего кафедрой методологии научных исследований, заведующий Архангельской международной школой общественного здоровья

Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51

Алена Алексеевна Телкова

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: ispha@nsmu.ru
ORCID iD: 0009-0002-1472-0546
Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51

Полина Сергеевна Маевская

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: ispha@nsmu.ru
ORCID iD: 0009-0004-4486-6225
Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51

Анна Викторовна Постоева

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: ispha@nsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-3749-0173

кандидат медицинских наук, доцент кафедры госпитальной терапии и эндокринологии

Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51

Анна Александровна Усынина

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: perinat@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5346-3047

доктор медицинских наук, Ph.D., заведующий кафедрой неонатологии и перинатологии

 

Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51

Андрей Мечиславович Гржибовский

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России; ФГАОУ ВО «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова»

Email: a.grjibovski@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498

доктор медицины, начальник управления по научной и инновационной работе, главный научный сотрудник лаборатории Арктического биомониторинга

Россия, 163069, Архангельск, пр. Троицкий, д. 51; 163001, Архангельск, наб. Северной Двины, д. 17

Список литературы

  1. WHO. Congenital amonalies. Fact sheet № 370. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs370/en/ (assesed: 09.04.2023).
  2. WHO, CDC, ICBDSR. Birth defects surveillance: A manual for programme managers. 2014. 115 p.
  3. Kirby R.S., Browne M.L. Birth defects surveillance: epidemiology, health services research, public health, and prevention. Birth Defects Res. A Clin. Mol. Teratol. 2013; 97(10):617-8. https://dx.doi.org/10.1002/bdra.23192.
  4. Всемирная организация здравоохранения. Пороки развития: основные факты. https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/congenital-anomalies (дата обращения: 14.10.2022). [WHO. Congenital disorders: Key facts. https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/ congenital-anomalies (assesed: 14.10.2022)].
  5. Зенкова Е.В., Бондарь И.А. Различия в течении беременности у пациенток с сахарным диабетом 2 типа и гестационным сахарным диабетом. Сахарный диабет-2017: от мониторинга к управлению. Материалы II Российской мультидисциплинарной конференции с международным участием, Новосибирск, 19–20 апреля 2017 г. Общество с ограниченной ответственностью «Манускрипт»; 2017: 43-5. [Zenkova E.V., Bondar I.A. Differences in the course of pregnancy in patients with type 2 diabetes mellitus and gestational diabetes mellitus. Diabetes mellitus-2017: from monitoring to management. Materials of the II Russian Multidisciplinary Conference with International Participation, Novosibirsk, April 19-20, 2017. LLC "Manuscript"; 2017: 43-5. (in Russian)].
  6. Волкова Н.И., Давиденко И.Ю., Дегтярева Ю.С. Гестационный сахарный диабет. Акушерство и гинекология. 2021; 9: 174-9. [Volkova N.I., Davidenko I.Yu., Degtyareva Yu.S. Gestational diabetes mellitus. Obstetrics and Gynecology. 2021; (9): 174-9 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2021.9.174-179.
  7. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas 9th edition; 2019.
  8. Статистика и показатели. https://rosinfostat.ru (дата обращения: 25.12.2022). [Statistics and indicators. https://rosinfostat.ru (accessed: 25.12.2022). (in Russian)].
  9. Goto M.P., Goldman A.S. Diabetic embryopathy. Curr. Opin. Pediatr. 1994; 6(4):486-91. https://dx.doi.org/10.1097/00008480-199408000-00023.
  10. Lucas M.J., Leveno K.J., Williams M.L., Raskin P., Whalley P.J. Early pregnancy glycosylated hemoglobin, severity of diabetes, and fetal malformations. Am. J. Obstet. Gynecol. 1989; 161(2):426-31. https://dx.doi.org/10.1016/ 0002-9378(89)90536-x.
  11. Wender-Ozegowska E., Wróblewska K., Zawiejska A., Pietryga M., Szczapa J., Biczysko R. Threshold values of maternal blood glucose in early diabetic pregnancy--prediction of fetal malformations. Acta Obstet. Gynecol. Scand. 2005; 84(1):17-25. https://dx.doi.org/10.1111/ j.0001-6349.2005.00606.x.
  12. Логинова Е.В., Аракелян Г.А., Савенкова И.В., Гагаев Д.Ч., Оразмурадов А.А., Гагаев Ч.Г. Современные представления о здоровье детей, рожденных матерями с сахарным диабетом. Акушерство и гинекология: новости, мнения, обучение. 2019; 7(3) Приложение: 56-62. [Loginova E.V., Arakelyan G.A., Savenkova I.V., Gagaev D.Ch., Orazmuradov A.A., Gagaev Ch.G. Modern view of the health of infants born to mothers with diabetes mellitus. Obstetrics and Gyneology: News, Opinions, Training. 2019; 7(3) Supplement: 56-62. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.24411/2303-9698-2019-13907.
  13. Garne E., Loane M., Dolk H., Barisic I., Addor M.-C., Arriola L. et al. Spectrum of congenital anomalies in pregnancies with pregestational diabetes. Birth Defects Res. A Clin. Mol. Teratol. 2012; 94(3):134-40. doi: 10.1002/bdra.22886.
  14. Correa A., Gilboa S.M., Besser L.M., Botto L.D., Moore C.A., Hobbs C.A. et al. Diabetes mellitus and birth defects. Am. J. Obstet. Gynecol. 2008;199(3):237.e1-9. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2008.06.028.
  15. Anderson J.L., Waller D.K., Canfield M.A., Shaw G.M., Watkins M.L., Werler M.M. Maternal obesity, gestational diabetes, and central nervous system birth defects. Epidemiology. 2005;16(1):87-92. https://dx.doi.org/10.1097/ 01.ede.0000147122.97061.bb.
  16. Arendt L.H., Lindhard M.S., Henriksen T.B., Olsen J., Cnattingius S., Petersson G. et al. Maternal diabetes mellitus and genital anomalies in male offspring: a nationwide cohort study in 2 Nordic countries. Epidemiology. 2018;29(2):280-9. https://dx.doi.org/10.1097/EDE.0000000000000781.
  17. Усынина А.А., Одланд Йон Ойвинд, Пылаева Ж.А., Пастбина И.М., Гржибовский А.М. Регистр родов Архангельской области как важный информационный ресурс для науки и практического здравоохранения. Экология человека. 2017; 2: 58-64. [Usynina A.A., Odland Jon Øyvind, Pylaeva Zh.A., Pastbina I.M., Grjibovski A.M. Arkhangelsk county birth registry as an important source of information for research and healthcare. Human Ecology. 2017; 2: 58-64. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.33396/ 1728-0869-2017-2-58-64.
  18. Arendt L.H., Pedersen L.H., Pedersen L., Ovesen P.G., Henriksen T.B., Lindhard M.S. et al. Glycemic control in pregnancies complicated by pre-existing diabetes mellitus and congenital malformations: a Danish population-based study. Clin. Epidemiol. 2021;13:615-26. https://dx.doi.org/10.2147/CLEP.S298748.
  19. Riskin A., Garcia-Prats J.A. Infants of women with diabetes (IMD). Literature review. Jun 2019. https://www.uptodate.com/contents/infants-of-women-with-diabetes
  20. Sirico A., Sarno L., Zullo F., Martinelli P., Maruotti G.M. Pregestational diabetes and fetal heart rate in the first trimester of pregnancy. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2019; 232:30-2. https://dx.doi.org/10.1016/ j.ejogrb.2018.11.003.
  21. Basu M., Zhu J.Y., LaHaye S., Majumdar U., Jiao K., Han Z., Garg V. Epigenetic mechanisms underlying maternal diabetes-associated risk of congenital heart disease. JCI Insight. 2017;2(20):e95085. https://dx.doi.org/10.1172/ jci.insight.95085.
  22. Chen L., Yang T., Chen L., Wang L., Wang T., Zhao L. et al. Risk of congenital heart defects in offspring exposed to maternal diabetes mellitus: an updated systematic review and meta-analysis. Arch. Gynecol. Obstet. 2019; 300(6):1491-506. https://dx.doi.org/10.1007/s00404-019-05376-6.
  23. Maduro C., de Castro L.F., Moleiro M.L., Guedes-Martins L. Pregestational Diabetes and Congenital Heart Defects. Rev. Bras. Ginecol. Obstet. 2022;44(10):953-61. https://dx.doi.org/10.1055/s-0042-1755458.
  24. Basu M., Garg V. Maternal hyperglycemia and fetal cardiac development: Clinical impact and underlying mechanisms. Birth Defects Res. 2018;110(20):1504-16. https://dx.doi.org/10.1002/bdr2.1435.
  25. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К. Эпидемиология сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным Федерального регистра сахарного диабета. Сахарный диабет. 2017; 20(1): 13-41. [Dedov I.I., Shestakova M.V., Vikulova O.K. Epidemiology of diabetes mellitus in Russian Federation: clinical and statistical report according to the federal diabetes registry. Diabetes mellitus. 2017;20(1):13-41. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.14341/DM8664.
  26. Annunziata F., Bush A., Borgia F., Raimondi F., Montella S., Poeta M. et al. Congenital lung malformations: unresolved issues and unanswered questions. Front. Pediatr. 2019;7:239. https://dx.doi.org/10.3389/ fped.2019.00239.
  27. Postoev V.A., Grjibovski A.M., Kovalenko A.A., Anda E.E., Nieboer E., Odland J.Ø. Congenital anomalies of the kidney and the urinary tract: A Murmansk county birth registry study. Birth Defects Res. A Clin. Mol. Teratol. 2016;106(3):185-93. https://dx.doi.org/10.1002/bdra.23475.
  28. Волкова Н.И., Паненко С.О. Гестационный сахарный диабет: проблемы современного скрининга. Сахарный диабет. 2022;25(1):72-80. [Volkova N.I., Panenko S.O. Gestational diabetes mellitus: current screening problems. Diabetes mellitus. 2022; 25(1):72-80. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.14341/DM12727.
  29. Наркевич А.Н., Виноградов К.А., Гржибовский А.М. Интеллектуальные методы анализа данных в биомедицинских исследованиях: деревья классификации. Экология человека. 2021;3:54-64. [Narkevich A.N., Vinogradov K.A., Grjibovski A.M. Intelligent data analysis in biomedical research: classification trees. Human Ecology. 2021; 3: 54-64. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.33396/1728-0869-2021-3-54-64.
  30. Наркевич А.Н., Виноградов К.А., Параскевопуло К.М., Гржибовский А.М. Интеллектуальные методы анализа данных в биомедицинских исследованиях: нейронные сети. Экология человека. 2021; 4: 55-64. [Narkevich A.N., Vinogradov K.A., Paraskevopulo K.M., Grjibovski A.M. Intelligent data analysis in biomedical research: artificial neural networks. Human Ecology. 2021;4:55-64. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.33396/ 1728-0869-2021-4-55-64.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».