Predictive calculator of the risk of perinatal complications in women with pregestational diabetes mellitus

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Background. The prevalence of impaired carbohydrate metabolism among women of reproductive age is increasing worldwide. Despite tremendous progress in the treatment and management of blood glucose levels, pregnancy in women with pregestational diabetes still carries risks for the fetus.

This study aims to develop a calculator for predicting perinatal complications in women with pregestational diabetes mellitus by mathematical modeling.

Materials and Methods. This observational analytical study with a case-control design was conducted at the Altai Regional Clinical Perinatal Center “DAR” (Barnaul). The study included 147 women, with the main group comprising 95 pregnant women, including 47 with type 1 diabetes mellitus (group 1A) and 48 with type 2 diabetes mellitus (group 1B). No carbohydrate metabolism disorders were detected in 52 patients of the control group. All patients in the main group received insulin therapy. Medical documentation was analyzed, and statistical processing of the data was performed using mathematical modeling methods with appropriate software.

Results. In order to predict the combined indicator of perinatal complications, logistic regression analysis was used to calculate coefficients (b) for each of the indicators that have the most significant influence on the formation of complications.

The calculated values of regression coefficients can be utilized to predict the risk of perinatal complications in women with type 1 diabetes mellitus. For more practical use, a calculator for assessing the risk of perinatal complications in type 1 and type 2 diabetes mellitus was created using a computer program.

Diagnostic evaluation of the prognostic scale (calculator) for assessing perinatal complications risk assessment in type 2 diabetes mellitus demonstrated a sensitivity of 97.6%, specificity of 87.5%, and a prognostic value of positive risk assessment of 97.5%. Therefore, the calculator enables the prediction of the risk of perinatal complications in 97.5% of cases. At the same time, the prognostic scale of perinatal complications risk and the Perinatal Complications Risk Calculator for type 1 diabetes mellitus created on its basis showed 100% sensitivity and specificity.

Conclusion. The frequency of perinatal complications remains high, so the creation of a sufficiently effective prognostic model will make it possible to predict perinatal complications and influence the tactics of management of pregnant women and their newborns.

作者简介

Yuliya Dudareva

Altai State Medical University; Altai Regional Clinical Perinatal Center "DAR"

Email: iuliadudareva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9233-7545

MD, Dr. Sci. (Med.), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Barnaul; Barnaul

Daria Seroshtanova

Altai Regional Clinical Perinatal Center "DAR"

编辑信件的主要联系方式.
Email: follycat@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5559-2312

MD, Candidate of the Department of Obstetrics and Gynecology

俄罗斯联邦, Barnaul

Sergei Dronov

Altai State University

Email: 656037@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3286-2639

MD, Cand. Sci. (phys.-math.), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Barnaul

Larisa Antoshkina

Altai State Medical University

Email: larant@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9382-0408

MD, Endocrinologist

俄罗斯联邦, Barnaul

参考

  1. Kapustin RV, Kopteeva EV, Alexeenkova EN, Tsybuk EM, Arzhanova ON. Analysis of Risk Factors and Perinatal Mortality Structure in Pregnant Patients with Diabetes Mellitus. Doctor.Ru. 2021;20(6):46–52. (In Russ). doi: 10.31550/1727-2378-2021-20-6-46-52
  2. Desoye G, Ringholm L, Damm P, Mathiesen ER, van Poppel MNM. Secular trend for increasing birthweight in offspring of pregnant women with type 1 diabetes: is improved placentation the reason? Diabetologia. 2023;66(1):33–43. doi: 10.1007/s00125-022-05820-4
  3. Cleary EM, Thung SF, Buschur EO. Pregestational Diabetes Mellitus. Feingold KR, Anawalt B, Blackman MR, et al., editors. 2021. In: Endotext [Internet]. South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000. [cited 2023 Jul 24]. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34370429/
  4. Prylutskaya VA, Sukalo AV. Predictive models for determining the likelihood of early neonatal hypoglycemia in children born to mothers with type 1 diabetes. Practical medicine. 2022;20(1):93–99. (In Russ). doi: 10.32000/2072-1757-2022-1-93-99
  5. Kapustin RV, Kopteyeva EV, Tral TG, Tolibova GKh. Placental morphology in different types of diabetes mellitus. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2021;70(2):13–26. (In Russ). doi: 10.17816/JOWD57149
  6. Seah JM, Kam NM, Wong L, et al. Risk factors for pregnancy outcomes in Type 1 and Type 2 diabetes. Intern Med J. 2021;51(1):78–86. doi: 10.1111/imj.14840
  7. Timsit J, Ciangura C, Dubois-Laforgue D, Saint-Martin C, Bellanne-Chantelot C. Pregnancy in Women With Monogenic Diabetes due to Pathogenic Variants of the Glucokinase Gene: Lessons and Challenges. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;12:802423. doi: 10.3389/fendo.2021.802423
  8. Pylypjuk CL, Day C, ElSalakawy Y, Reid GJ. The Significance of Exposure to Pregestational Type 2 Diabetes in Utero on Fetal Renal Size and Subcutaneous Fat Thickness. Int J Nephrol. 2022;2022:3573963. doi: 10.1155/2022/3573963
  9. Shingu KF, Waguri M, Takahara M, Katakami N, Shimomura I. Trends in maternal characteristics and perinatal outcomes among Japanese pregnant women with type 1 and type 2 diabetes from 1982 to 2020. J Diabetes Investig. 2022;13(10):1761–1770. doi: 10.1111/jdi.13841
  10. Chen ZY, Mao SF, Guo LH, et al. Effect of maternal pregestational diabetes mellitus on congenital heart diseases. World J Pediatr. 2023;19(4):303–314. doi: 10.1007/s12519-022-00582-w
  11. Trukhacheva NV. Mathematical statistics in biomedical research using the Statistica package. Moscow: GEOTAR-Media; 2012. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2023

许可 URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

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».