Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Разработать модель прогнозирования тяжелой преэклампсии (ПЭ) у здоровых женщин молодого детородного возраста, не имеющих известных факторов риска ПЭ.

Материалы и методы. Обследованы две группы соматически здоровых женщин 18–35 лет со спонтанной одноплодной беременностью: 100 пациенток с тяжелой ПЭ и 100 женщин с неосложненной беременностью, завершившейся нормальными родами и рождением здорового ребенка (контрольная группа). Все женщины, включенные в исследование, не имели известных факторов риска ПЭ: артериальной гипертензии, аутоиммунных, метаболических заболеваний, болезней почек и сердечно-сосудистой системы, семейного (мать или сестра) или индивидуального анамнеза ПЭ и тромбоэмболии; их индекс массы тела в I триместре гестации – <35 кг/м2. 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.

Результаты. Построены логистические модели прогнозирования тяжелой ПЭ, в которых в качестве предикторов выступили в различных сочетаниях AGTR2-1675АA/eNOS3-786СC, курение, бактериурия, острые респираторные вирусные инфекции (ОРВИ), острый вульвовагинит. Из множества моделей наибольшей прогностической ценностью обладает модель с предикторами: бактериурия, ОРВИ, острый вульвовагинит во II–III триместре гестации. ROC-анализ определил высокую специфичность (89,58%) и чувствительность (76,47%) данной модели, а оценка величин интегральных показателей их прогностической эффективности (AUC=0,885) по экспертной шкале свидетельствует об очень хорошем качестве модели.

Заключение. Представленная прогностическая модель позволяет оценить индивидуальный риск развития тяжелой ПЭ у соматически здоровых матерей молодого детородного возраста, не имеющих известных факторов риска ПЭ.

Об авторах

Наталия Ивановна Фролова

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Email: taasyaa@mail.ru

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

Кристина Андреевна Колмакова

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Email: pochta@chitgma.ru

ассистент каф. акушерства и гинекологии педиатрического фак-та ФПК и ППС ФГБОУ ВО ЧГМА

Россия, Чита

Список литературы

  1. Ukah UV, De Silva DA, Payne B, et al. Prediction of adverse maternal outcomes from pre-eclampsia and other hypertensive disorders of pregnancy: A systematic review. Pregnancy Hypertens 2018; 11: 115–23.
  2. Основные показатели деятельности акушерско-гинекологической службы в Российской Федерации в 2017 г. М., 2019. [Main indicators of the obstetrics and gynecology service in the Russian Federation in 2017. Moscow, 2019 (in Russian).]
  3. Материнская смертность в Российской Федерации в 2018 году. Методическое письмо МЗ РФ от 18.09.2019 г. №15-4/и/2-8714. [Maternal mortality in the Russian Federation in 2018. Methodical letter of the Ministry of health of the Russian Federation from 18.09.2019 No 15-4/i/2-8714 (in Russian).]
  4. Andersgaard AB, Acharya G, Mathiesen EB et al. Recurrence and long-term maternal health risks of hypertensive disorders of pregnancy: a population-based study. Am J Obstet Gynecol 2012; 206 (2): 143. doi: 10.1016/j.ajog.2011.09.032
  5. Young В, Hacker MR, Rana S. Physicians knowledge of future vascular disease in women with preeclampsia. Hypertens Pregnancy 2012; 31 (1): 50–8.
  6. Сидорова И.С. Решенные вопросы и нерешенные проблемы преэклампсии в России. Рос. вестн. акушера-гинеколога. 2015; 5 (2): 4–9. [Sidorova I.S. Resolved issues and unresolved problems of preeclampsia in Russia. Rossijskij vestnik akushera-ginekologa. 2015; 5 (2): 4–9 (in Russian).]
  7. RCOG. Guideline No. 10(A). The Management of Severe Pre-eclampsia/Eclampsia.2010. https://www.rcog.org.uk/en/guidelines-research-services/guidelines/gtg10a/
  8. World Health Organization. WHO Recommendations for Prevention and Treatment of Pre-Eclampsia and Eclampsia. Geneva: World Health Organization 2011.
  9. The Global Strategy for Women’s, Children’s and Adolescents’ Health, 2016-2030 New York: United Nations, 2015.
  10. Scholien RR, Hopman MT, Sweep FC et al. Co-occurrence of cardiovascular and prothrombotic risk factors in women with a history of preeclampsia. Obstet Gynecol 2013; 121 (1): 97–105.
  11. Белокриницкая Т.Е., Фролова Н.И., Анохова Л.И. Молекулярно-генетические предикторы осложнений беременности. Новосибирск: Наука, 2019. [Belokrinitskaya T.E. Frolova N.I., Anokhova L.I. Molecular genetic predictors of pregnancy complications. Novosibirsk: Nauka, 2019 (in Russian).]
  12. Адамян Л.В., Артымук Н.В., Башмакова Н.В. и др. Гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и послеродовом периоде. Преэклампсия. Эклампсия. Клинические рекомендации (протокол), утв. МЗ РФ 7 июня 2016 № 15-4/10/2-3484. М., 2016. [Adamyan L.V., Artymuk N.V., Bashmakova N.V. et al. Hypertensive disorders during pregnancy, in the labor and postpartum period. Preeclampsia. Eclampsia. Clinical recommendations (protocol). Ministry of Health service of Russian Federation on June 7, 2016 No. 15-4/10/2-3484. Moscow, 2016 (in Russian).]
  13. ACOG Practice Bulletin No. 202. Gestational Hypertension and Preeclampsia. Obstetrics Gynecology 2019; 133 (1): 211–4.
  14. 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 [Belokrinitskaya T.E., Frolova N.I., Iozefson S.A., Kolmakova K.A. Structure of critical obstetric states and maternal mortality in patients of young and late reproductive age. Prakticheskaya medicina. 2019; 17 (4): 32–6. doi: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36 (in Russian).]
  15. Фролова Н.И. Основные предикторы и конфаундеры репродуктивных нарушений у женщин раннего фертильного возраста. Дис. … д-ра мед- наук. Чита, 2020. [Frolova N.I. The main predictors and confounders of reproductive disorders in women of early fertile age. Dis. …the Doctor of Medical Sciences. Chita, 2020 (in Russian).]
  16. Ланг Т.А., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов. М.: Практическая медицина, 2011. [Lang T.A., Sesik M. How to describe the statistics in medicine. Moscow: Prakticheskaja medicina, 2011 (in Russian).]
  17. Hernandez-Orallo J. ROC curves for regression. Pattern Recognition 2013; 46 (12): 3395–411.
  18. Ломова Н.А., Орджоникидзе Н.В., Ванько Л.В. Синдром системного воспалительного ответа и беременность (обзор литературы). Акушерство и гинекология. 2012; 1: 23–7. [Lomova O.N., Ordzhonikidze N.V., Vanko L.V. Syndrome of the system inflammatory answer and pregnancy (review of literature). Obstetrics and gynecology. 2012; 1: 23–7 (in Russian).]
  19. Mihu D, Razvan C, Malutan A, Mihaela C. Evaluation of maternal systemic inflammatory response in preeclampsia. Taiwan J Obstet Gynecol 2015; 54 (2): 160–6.
  20. Perucci LO, Corrêa MD, Dusse LM et al. Resolution of inflammation pathways in preeclampsia - a narrative review. Immunol Res 2017; 65 (4): 774–89. doi: 10.1007/s12026-017-8921-3

Дополнительные файлы

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

Скачать (37KB)
Метаданные

© 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».