Модель прогнозирования преждевременной отслойки нормально расположенной плаценты пациенток с исходно низкой степенью акушерского риска

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. На основе многофакторного анализа анамнестических, клинических и генетических данных разработать модель прогнозирования преждевременной отслойки нормально расположенной плаценты у матерей молодого детородного возраста, имеющих исходно низкую степень акушерского риска.

Материалы и методы. Логистическая модель создана на основе 212 клинических наблюдений. В исследование были включены женщины детородного возраста (18–35 лет) без экстрагенитальной патологии и отягощенного акушерского анамнеза. Основную группу составили 112 пациенток с отслойкой плаценты в сроки 24–39 нед; контрольную – 100 женщин, имевших неосложненную беременность и нормальные роды, завершившиеся рождением здорового ребенка. Генотипирование проведено методом полимеразной цепной реакции. При обработке результатов использовали методы бинарной и многофакторной математической статистики. Анализ прогностических моделей выполнен с помощью логистической регрессии. Для определения диагностической ценности построенной модели использовали ROC-анализ с построением ROC-кривой.

Результаты. Проведенный многофакторный анализ выявил, что из 24 исследованных характеристик наиболее информативными предикторами преждевременной отслойки нормально расположенной плаценты оказались девять, которые в порядке ранжирования по критерию ÷2 Вальда распределились следующим образом: задержка роста плода (13,143; р<0,001), плацентарные нарушения (9,629; р=0,002), плод мужского пола (6,965; р=0,008), преэклампсия (6,779; р=0,009), сочетание генотипов PAI-1-5G4G/FV-1691GA (6,613; р=0,010) или PAI-1-5G4G/MTHFR-677CT (6,158; р=0,013), патология амниона (4,497; р=0,034), инфекционные процессы при беременности (4,277; р=0,039), табакокурение (3,963; р=0,047). ROC-анализ определил высокую специфичность (82,64%) и чувствительность (77,42%) построенной модели, а оценка величин интегральных показателей их прогностической эффективности (AUC=0,836) по экспертной шкале свидетельствует об очень хорошем качестве модели.

Заключение. Разработанную прогностическую модель целесообразно использовать в клинической практике для индивидуального прогнозирования риска развития отслойки плаценты у соматически здоровых матерей молодого детородного возраста с исходно низкой степенью акушерского риска.

Об авторах

Наталия Ивановна Фролова

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Email: taasyaa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7433-6012

канд. мед. наук, доц. каф. акушерства и гинекологии педиатрического фак-та, ФПК и ППС ФГБОУ ВО ЧГМА

Россия, Чита

Татьяна Евгеньевна Белокриницкая

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5447-4223

д-р мед. наук, проф., зав. каф. акушерства и гинекологии педиатрического фак-та, ФПК и ППС ФГБОУ ВО ЧГМА

Россия, Чита

Список литературы

  1. Strategies toward ending preventable maternal mortality (EPMM). World Health Organization. Geneva, 2015. https://www.who.int/reproductivehealth/publications/maternal_perinatal_health/epmm-references/en/
  2. The Global Strategy for Women’s, Children’s and Adolescents’ Health, 2016–2030. New York: United Nations; 2015. https://www.who.int/ pmnch/media/events/2015/gs_2016_30.pdf?ua=1
  3. Материнская смертность в Российской Федерации в 2018 году. Методическое письмо Минздрава России от 18.09.2019 №15-4/и/2-8714. [Materinskaia smertnost’ v Rossiiskoi Federatsii v 2018 godu. Metodicheskoe pis’mo Minzdrava Rossii ot 18.09.2019 №15-4/i/2-8714 (in Russian).]
  4. Белокриницкая Т.Е., Фролова Н.И., Иозефсон С.А., Колмакова К.А. Структура критических акушерских состояний и материнской смертности у пациенток раннего и позднего репродуктивного возраста. Практическая медицина. 2019; 17 (4): 32–6. doi: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36 [Belokrinitskaia T.E., Frolova N.I., Iozefson S.A., Kolmakova K.A. Struktura kriticheskikh akusherskikh sostoianii i materinskoi smertnosti u patsientok rannego i pozdnego reproduktivnogo vozrasta. Prakticheskaia meditsina. 2019; 17 (4): 32–6. doi: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36 (in Russian).]
  5. Li Y, Tian Y, Liu N et al. Analysis of 62 placental abruption cases: Risk factors and clinical outcomes. Taiwan J Obstet Gynecol 2019; 58 (2): 223–6. doi: 10.1016/j.tjog.2019.01.010
  6. Порядок оказания медицинской помощи по профилю «акушерство и гинекология (за исключением использования вспомогательных репродуктивных технологий)». Приказ Минздрава России №572н от 12.11.2012; в ред. от 2016 г. [Poriadok okazaniia meditsinskoi pomoshchi po profiliu «akusherstvo i ginekologiia (za iskliucheniem ispol’zovaniia vspomogatel’nykh reproduktivnykh tekhnologii)». Prikaz Minzdrava Rossii №572n ot 12.11.2012; v red. ot 2016 g (in Russian).]
  7. Ланг Т.А., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов. М.: Практическая медицина, 2011. [Lang TA, Sesik M. How to describe the statistics in medicine. Moscow: Prakticheskaja medicina, 2011 (in Russian).]
  8. Hernandez-Orallo J. ROC curves for regression. Pattern Recognition 2013; 46 (12): 3395–411.
  9. Räisänen S, Gissler M, Nielsen HS et al. Social disparity affects the incidence of placental abruption among multiparous but not nulliparous women: a register-based analysis of 1,162,126 singleton births. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2013; 171 (2): 246–51. doi: 10.1016/j.ejogrb.2013.09.009
  10. Перетятко Л.П., Стороженко Т.В., Курганова Е.А., Назаров С.Б. Преждевременная отслойка нормально расположенной плаценты: морфология и морфометрические параметры структурных компонентов базальной децидуальной оболочки. Морфологические ведомости. 2014; 2: 55–63. [Peretiatko L.P., Storozhenko T.V., Kurganova E.A., Nazarov S.B. Prezhdevremennaia otsloika normal’no raspolozhennoi platsenty: morfologiia i morfometricheskie parametry strukturnykh komponentov bazal’noi detsidual’noi obolochki. Morfologicheskie vedomosti. 2014; 2: 55–63 (in Russian).]
  11. Белокриницкая Т.Е., Чарторижская Н.Н., Казанцева Е.В., Фролова Н.И. Фетоплацентарная недостаточность. Чита: Областная типография, 2009. [Belokrinitskaya T.E., Chartorizhskaya N.N., Kazantseva E.V., Frolova N.I. Fetoplacental insufficiency. Chita: Oblastnaia tipografiia, 2009 (in Russian).]
  12. Момот А.П., Тараненко И.А., Цывкина Л.П. Эволюция представлений о тромбофилии и ее роли в проблемах репродукции человека. Акушерство и гинекология. 2013; 2: 4–9. [Momot A.P., Taranenko I.A., Tsyvkina L.P. Evoliutsiia predstavlenii o trombofilii i ee roli v problemakh reproduktsii cheloveka. Akusherstvo i ginekologiia. 2013; 2: 4–9 (in Russian).]
  13. Brosens I, Pijnenborg R, Vercruysse L, Romero R. The «Great Obstetrical Syndromes» are associated with disorders of deep placentation. Am J Obstet Gynecol 2011; 204 (3): 193–201.
  14. Ходжаева З.С., Холин А.М., Вихляева Е.М. Ранняя и поздняя преэклампсия. Парадигмы патобиологии и клиническая практика. Акушерство и гинекология. 2013; 10: 4–11. [Khodzhaeva Z.S., Kholin A.M., Vikhliaeva E.M. Ranniaia i pozdniaia preeklampsiia. Paradigmy patobiologii i klinicheskaia praktika. Akusherstvo i ginekologiia. 2013; 10: 4–11 (in Russian).]
  15. Salazar Garcia MD, Sung N, Mullenix TM et al. Plasminogen Activator Inhibitor-1 4G/5G Polymorphism is Associated with Reproductive Failure: Metabolic, Hormonal, and Immune Profiles. Am J Reprod Immunol 2016; 76 (1): 70–81. doi: 10.1111/aji.12516
  16. Генетический паспорт – основа индивидуальной и предикативной медицины. Под ред. В.С. Баранова. СПб.: Н-Л, 2009. [A genetic passport is the basis of individual and predicative medicine. Ed. V.S. Baranova. Saint Petersburg: N-L, 2009 (in Russian).]
  17. Dłuski D, Mierzyński R, Poniedziałek-Czajkowska E, Leszczyńska-Gorzelak B. Adverse pregnancy outcomes and inherited thrombophilia. J Perinat Med 2018; 46 (4): 411–7. doi: 10.1515/jpm-2017-0059
  18. Al-Mutawa J. Interaction with angiotensin-converting enzyme-encoding gene in female infertility: Insertion and deletion polymorphism studies. Saudi J Biol Sci 2018; 25 (8): 1617–21. doi: 10.1016/j.sjbs.2016.06.003
  19. Guidelines for Perinatal Care. 8th Edition. ACOG&AAP, 2017.
  20. Abramovici A, Gandley RE, Clifton RG et al. Prenatal vitamin C and E supplementation in smokers is associated with reduced placental abruption and preterm birth: a secondary analysis. BJOG 2015; 122 (13): 1740–7.
  21. Eubanks AA, Walz S, Thiel LM. Maternal risk factors and neonatal outcomes in placental abruption among patients with equal access to health care. J Matern Fetal Neonatal Med 2019; p. 1–6. doi: 10.1080/14767058.2019.1657088
  22. Грызунова Е.М., Совершаева С.Л., Соловьев А.Г. и др. Состояние гемодинамики в системе «мать – плацента – плод» у курящих беременных. Экология человека. 2016; 9: 15–20. [Gryzunova E.M., Sovershaeva S.L., Solov’ev A.G. et al. Sostoianie gemodinamiki v sisteme «mat’ – platsenta – plod» u kuriashchikh beremennykh. Ekologiia cheloveka. 2016; 9: 15–20 (in Russian).]
  23. Ye Y, Vattai A, Zhang X et al. Role of Plasminogen Activator Inhibitor Type 1 in Pathologies of Female Reproductive Diseases. Int J Mol Sci 2017; 18 (8). doi: 10.3390/ijms18081651

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. ROC-анализ для оценки вероятности прогнозирования ПОНРП по разработанной логистической модели.

Скачать (90KB)

© ООО "Консилиум Медикум", 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».