Extended combined screening for preeclampsia prediction in women with 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: Early screening for preeclampsia has shown high efficiency for low-risk groups, however, the presence of systemic vascular disease in patients with diabetes mellitus complicates their use and requires the development of additional approaches to predicting preeclampsia in this group of patients.

AIM: The aim of this study was to evaluate the effectiveness of early prediction of preeclampsia with extended combined screening in patients with pregestational types of diabetes mellitus.

MATERIALS AND METHODS: This study included 75 pregnant women: 40 patients with type 1 diabetes mellitus, and 35 patients with type 2 diabetes mellitus. To determine the risk of further preeclampsia development, we evaluated biochemical, biophysical and anamnestic factors, along with the serum levels of placental growth factor, soluble fms-like tyrosine kinase 1, and soluble endoglin at 11+0 to 13+6 gestational weeks. The main outcome assessed was the development of preeclampsia.

RESULTS: In patients with further development of preeclampsia (35% in type 1 and 40 % in type 2 diabetic women), we observed higher soluble fms-like tyrosine kinase 1 / placental growth factor ratios, as well as elevated serum soluble endoglin (type 1 diabetes mellitus) and soluble fms-like tyrosine kinase 1 (type 2 diabetes mellitus) levels. Isolated determination of placental growth factor showed no significant differences in the levels of this angiogenic factor in preeclampsia. A multivariate predictive model for preeclampsia demonstrated high prognostic parameters: for patients with type 1 diabetes mellitus, area under the curve was 0.96 (95% confidence interval 0.93–1.00), with positive predictive value 76.7% and negative predictive value 90.1%; for patients with type 2 diabetes mellitus, area under the curve was 0.94 (95% confidence interval 0.86–1.00), with positive predictive value 88.5% and negative predictive value 97.1%.

CONCLUSIONS: Specific biochemical and biophysical markers of preeclampsia combined with maternal risk factors and assessment of carbohydrate metabolism can increase the predictive value of early screening studies for preeclampsia in women with pregestational diabetes mellitus.

作者简介

Roman Kapustin

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott; St. Petersburg State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: kapustinroman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2783-3032
SPIN 代码: 7300-6260
Scopus 作者 ID: 57191964826
Researcher ID: G-3759-2015

MD, Dr. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Elizaveta Tcybuk

St. Petersburg State University

Email: elizavetatcybuk@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5803-1668
SPIN 代码: 3466-7910
Researcher ID: ABB-6930-2020
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Ekaterina Kopteeva

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: ekaterina_kopteeva@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-8909
SPIN 代码: 9421-6407
Scopus 作者 ID: 57219285002
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Elena Alekseenkova

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: ealekseva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0642-7924
SPIN 代码: 3976-2540
Scopus 作者 ID: 57212242446
Researcher ID: W-3735-2017
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Sergey Chepanov

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: chepanovsv@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6087-7152
SPIN 代码: 6642-6837
Scopus 作者 ID: 56399329700
Researcher ID: M-3471-2015

MD, Cand. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Elizaveta Shelaeva

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott

Email: eshelaeva@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9608-467X
SPIN 代码: 7440-0555
Researcher ID: K-2755-2018

MD, Cand. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Olga Arzhanova

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott; St. Petersburg State University

Email: arjanova_olga@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3059-9811
SPIN 代码: 7910-6039
Researcher ID: G-6895-2015

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

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Andrey Korenevsky

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology named after D.O. Ott

Email: a.korenevsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0365-8532
SPIN 代码: 7942-6016
Scopus 作者 ID: 16037015200
Researcher ID: K-3444-2013

Dr. Sci. (Biol.)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Igor Kogan

The Research Institute of Obstetrics, Gynecology and Reproductology named after D.O. Ott; St. Petersburg State University

Email: ikogan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7351-6900
SPIN 代码: 6572-6450
Scopus 作者 ID: 56895765600
Researcher ID: P-4357-2017

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences

俄罗斯联邦, Saint Petersburg; Saint Petersburg

参考

  1. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas. Brussels; 2021 [cited 2023 Mar 21]. Available from: http://www.indiaenvironmentportal.org.in/files/file/diabetes%20atlas%202021.pdf
  2. Weissgerber TL, Mudd LM. Preeclampsia and diabetes. Curr Diab Rep. 2015;15(3):9. doi: 10.1007/s11892-015-0579-4
  3. Wang A, Rana S, Karumanchi SA. Preeclampsia: the role of angiogenic factors in its pathogenesis. Physiology (Bethesda). 2009;24:147–158. doi: 10.1152/physiol.00043.2008
  4. Nirupama R, Divyashree S, Janhavi P, et al. Preeclampsia: pathophysiology and management. J Gynecol Obstet Hum Reprod. 2021;50(2). doi: 10.1016/j.jogoh.2020.101975
  5. Chau K, Hennessy A, Makris A. Placental growth factor and pre-eclampsia. J Hum Hypertens. 2017;31(12):782–786. doi: 10.1038/jhh.2017.61
  6. Rana S, Burke SD, Karumanchi SA. Imbalances in circulating angiogenic factors in the pathophysiology of preeclampsia and related disorders. Am J Obstet Gynecol. 2022;226(2):S1019–S1034. doi: 10.1016/j.ajog.2020.10.022
  7. Perucci LO, Gomes KB, Freitas LG, et al. Soluble endoglin, transforming growth factor-Beta 1 and soluble tumor necrosis factor alpha receptors in different clinical manifestations of preeclampsia. PLoS One. 2014;9(5). doi: 10.1371/journal.pone.0097632
  8. Majali-Martinez A, Weiss-Fuchs U, Miedl H, et al. Type 1 diabetes mellitus and the first trimester placenta: hyperglycemia-induced effects on trophoblast proliferation, cell cycle regulators, and invasion. Int J Mol Sci. 2021;22(20). doi: 10.3390/ijms222010989
  9. Ottanelli S, Napoli A, Clemenza S, et al. Hypertension and preeclampsia in pregnancy complicated by diabetes. In: Gestational diabetes. A decade after the HAPO study. Ed. by A. Lapolla, B.E. Metzger. Vol. 28. Basel: Karger; 2020: 171–182. doi: 10.1159/000480173
  10. Powers RW, Jeyabalan A, Clifton RG, et al. Soluble fms-Like tyrosine kinase 1 (sFlt1), endoglin and placental growth factor (PlGF) in preeclampsia among high risk pregnancies. PLoS One. 2010;5(10). doi: 10.1371/journal.pone.0013263
  11. Cohen AL, Wenger JB, James-Todd T, et al. The association of circulating angiogenic factors and HbA1c with the risk of preeclampsia in women with preexisting diabetes. Hypertens Pregnancy. 2014;33(1):81–92. doi: 10.3109/10641955.2013.837175
  12. Yu Y, Jenkins AJ, Nankervis AJ, et al. Anti-angiogenic factors and pre-eclampsia in type 1 diabetic women. Diabetologia. 2009. Vol. 52. No. 1. P. 160–168. doi: 10.1007/s00125-008-1182-x
  13. Tan MY, Syngelaki A, Poon LC, et al. Screening for pre-eclampsia by maternal factors and biomarkers at 11-13 weeks’ gestation. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;52(2):186–195. doi: 10.1002/uog.19112
  14. Crovetto F, Figueras F, Triunfo S, et al. First trimester screening for early and late preeclampsia based on maternal characteristics, biophysical parameters, and angiogenic factors. Prenat Diagn. 2015;35(2):183–191. doi: 10.1002/pd.4519
  15. Standards of specializes diabetes care. Ed. by I.I. Dedov, M.V. Shestakova, A.Yu. Mayorov. Moscow; 2021. (In Russ.) [cited 2023 Mar 21]. Available from: https://www.endocrincentr.ru/sites/default/files/specialists/science/clinic-recomendations/alg_book_10_final_.pdf
  16. Brown MA, Magee LA, Kenny LC, et al. Hypertensive disorders of pregnancy: ISSHP classification, diagnosis, and management recommendations for international practice. Hypertension. 2018;72(1):24–43. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.117.10803
  17. Bhide A, Acharya G, Baschat A, et al. ISUOG practice guidelines (updated): use of Doppler velocimetry in obstetrics. Ultrasound Obstet Gynecol. 2021;58(2):331–339. doi: 10.1002/uog.23698
  18. Smirnov IV, Gryazeva IV, Vasileva MY, et al. New highly sensitive sandwich ELISA system for soluble endoglin quantification in different biological fluids. Scand J Clin Lab Invest. 2018;78(6):515–523. doi: 10.1080/00365513.2018.1516892
  19. Kapustin RV, Kopteeva EV, Alekseenkova EN, et al. Prediction of preeclampsia based on maternal serum endoglin level in women with pregestational diabetes mellitus. Hypertens Pregnancy. 2022;41(3–4):173–180. doi: 10.1080/10641955.2022.2068574
  20. Kapustin RV, Tcybuk EM, Chepanov SV, et al. Evaluation of sFlt-1 and PlGF for predicting preeclampsia in pregnant women with diabetes mellitus. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2021;70(4):43–56. (In Russ). doi: 10.17816/JOWD64108
  21. Levine RJ, Lam C, Qian C, et al. Soluble endoglin and other circulating antiangiogenic factors in preeclampsia. N Engl J Med. 2006;355(10):992–1005. doi: 10.1056/NEJMoa055352
  22. Cohen A, Lim KH, Lee Y, et al. Circulating levels of the antiangiogenic marker soluble FMS-like tyrosine kinase 1 are elevated in women with pregestational diabetes and preeclampsia: angiogenic markers in preeclampsia and preexisting diabetes. Diabetes Care. 2007;30(2):375–377. doi: 10.2337/dc06-1514
  23. Moore Simas TA, Crawford SL, Solitro MJ, et al. Angiogenic factors for the prediction of preeclampsia in high-risk women. Am J Obstet Gynecol. 2007;197(3):244.e1–244.e2448. doi: 10.1016/j.ajog.2007.06.030
  24. Zen M, Padmanabhan S, Zhang K, et al. Urinary and serum angiogenic markers in women with preexisting diabetes during pregnancy and their role in preeclampsia prediction. Diabetes Care. 2020;43(1):67–73. doi: 10.2337/dc19-0967
  25. Holmes VA, Young IS, Patterson CC, et al. The role of angiogenic and antiangiogenic factors in the second trimester in the prediction of preeclampsia in pregnant women with type 1 diabetes. Diabetes Care. 2013;36(11):3671–3677. doi: 10.2337/dc13-0944

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Eсо-Vector, 2023



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».