A model for predicting the risk of preeclampsia in women with different somatotypes

封面


如何引用文章

全文:

详细

Hypothesis/aims of study. Preeclampsia is a serious pregnancy-specific multi-organ disease of complex etiology. It affects 3–6% of expectant mothers worldwide and it persists as a leading cause of maternal and fetal morbidity and mortality. This study aimed at analyzing the frequency of preeclampsia in women with different somatotypes and at developing a prediction model to determine the risk of this disease.

Study design, materials and methods. 390 women were examined, of whom 110 were of the macrosomatic type, 173 of the mesosomatic type, and 107 of the microsomatic type. Somatometry was performed according to R.N. Dorokhov in women in early pregnancy (before 9–10 weeks of gestation). The urinary excretion of markers for podocyte injury (nephrin, podocalyxin, and VEGF) was measured using ELISA spectrophotometric methods.

Results. Preeclampsia has been found to be significantly more prevalent among the representatives of the macrosomatic type, compared to women of the meso- and microsomatic types. Urine nephrin, podocalyxin and VEGF levels were significantly higher in women of the macrosomatic type, as compared to those of the meso- and microsomatic types. Using multiple regression analysis, we obtained the regression equation (formula), which predicts the development of preeclampsia in women of different somatotypes.

Conclusion. Carrying out calculations according to the presented formula allows predicting the occurrence of preeclampsia with high accuracy, as well as forming high-risk groups among patients already in the first trimester of pregnancy when a pregnant woman is registered in the women’s consultation, long before the disease develops. This will contribute to more effective implementation of therapeutic measures to prevent the development of this complication.

作者简介

Kristina Tomayeva

North-Ossetia State Medical Academy

编辑信件的主要联系方式.
Email: tomaevakg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0269-5507
SPIN 代码: 7129-6523

MD, Ph. D., assistant of the Department of obstetrics and gynecology №2

俄罗斯联邦, Vladikavkaz

Sergey Gaydukov

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: gaiducovsn@yandex.ru
SPIN 代码: 9832-1524

MD, PhD, DSci (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Say L, Chou D, Gemmill A, et al. Global causes of maternal death: a WHO systematic analysis. Lancet Glob Health. 2014;2(6):323-333. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(14)70227-X.
  2. Bilano VL, Ota E, Ganchimeg T, et al. Risk factors of preeclampsia/eclampsia and its adverse outcomes in low- and middle-income countries: a WHO secondary analysis. PLoS One. 2014;9(3):e91198. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091198.
  3. Dypvik J, Larsen S, Haavaldsen C, et al. Placental weight in the first pregnancy and risk for preeclampsia in the second pregnancy: apopulation-based study of 186 859 women. European journal of obstetrics, gynecology, and reproductive biology. 2017;(214):184-189. https://doi.org/10.1016/ j.ejogrb.2017.05.010.
  4. Dymara-Konopka W, Laskowska M. The role of nitric oxide, ADMA, and homocysteine in the etiopathogenesis of preeclampsia-review. Int J Mol Sci. 2019;20(11). pii: E2757. https://doi.org/10.3390/ijms20112757.
  5. Гайдуков С.Н. Очерки акушерской патологии: руководство для врачей и студентов. – СПб.: СПбГПМА, 2002. – 372 c. [Gaydukov SN. Ocherki akusherskoy patologii: rukovodstvo dlya vrachey i studentov. Saint Petersburg: SPbGPMA; 2002. 372 р. (In Russ.)]
  6. Орел В.И., Гайдуков С.Н., Резник В.А. Стационарзамещающие технологии в акушерстве. – СПб.: ГПМА, 2002. – 119 c. [Orel VI, Gaydukov SN, Reznik VA. Statsionarzameshchayushchiye tekhnologii v akusherstve. Saint Petersburg: GPMA; 2002. 119 р. (In Russ.)]
  7. Wang Y, Zhao S, Loyd S, Groome LJ. Increased urinary excretion of nephrin, podocalyxin, and βig-h3 in women with preeclampsia. Am J Physiol Renal Physiol. 2012;302(9):1084-1089. https://doi.org/10.1152/ajprenal.00597.2011.
  8. Varughese B, Bhatla N, Kumar R, et al. Circulating angiogenic factors in pregnancies complicated by preeclampsia. Natl Med J India. 2010;23(2):77-81.
  9. Chen G, Jin X, Zhang L, et al. Decreased ang- (1-7) and downregulated intrarenal RAS may contribute to the direct podocyte injury with proteinuria in preeclampsia. Reprod Sci. 2019;26(8):1146-1157. https://doi.org/10.1177/ 1933719118813200.
  10. Martineau T, Boutin M, Cоté AM, et al. Tandem mass spectrometry analysis of urinary podocalyxin and podocin in the investigation of podocyturia in women with preeclampsia and Fabry disease patients. Clin Chim Acta. 2019;495:67-75. https://doi.org/10.1016/ j.cca.2019.03.1615 .
  11. Томаева К.Г., Комиссарова Е.Н., Гайдуков С.Н. Физическое развитие новорожденных, рожденных от женщин с разными типами телосложения // Ученые записки Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. акад. И.П. Павлова. – 2011. – Т. 18. – № 2. – С. 147–148. [Tomaeva KG, Komissarova EN, Gaydukov SN. Physical development of infants born to women with different types of physique. The Scientific notes of the I.P. Pavlov St. Petersburg State Medical University. 2011;18(2):147-148. (In Russ.)]
  12. Сергеев В.С., Курникова И.А., Михайлов В.И. Конституциональные соматотипы: диагностические и лечебно-профилактические аспекты // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. – 2014. – № 5. – С. 75–105. [Sergeev VS, Kurnikova IA, Mihajlov VI. Statical somatotypes: diagnostic and therapeutic-preventive aspects. Vestnik nevrologii, psikhiatrii i neirokhirurgii. 2014;(5):75-105. (In Russ.)]
  13. Томаева К.Г., Гайдуков С.Н., Иванова С.А., Виноградов М.В. Оценка состояния внутриутробного плода у женщин различных соматотипов // Вестник Уральской медицинской академической науки. – 2014. – Т. 3. – № 49. – С. 224–226. [Tomaeva KG, Gaydukov SN, Ivanova SA, Vinogradov MV. Evaluation of intrauterine fetal condition in women of different somatotypes. Bulletin of Ural medical academic science. 2014;3(49):224-226. (In Russ.)]
  14. Томаева К.Г., Гайдуков С.Н., Комиссарова Е.Н. Имеет ли значение определение соматотипа беременной женщины при прогнозе состояния внутриутробного плода? // Педиатр. – 2011. – Т. 2. – № 4. – С. 16–18. [Tomaeva KG, Gaydukov SN, Komissarova EN. Does value the determination of the somatotype pregnant women in predicting the state of the intrauterine fetus? Pediatr. 2011;2(4):16-18. (In Russ.)]
  15. Николаев В.Г. Методические подходы в современной клинической антропологии // Biomedical and Biosocial Anthropology. – 2007. – № 9. – С. 1–9. [Nikolaev VG. Metodicheskiye podkhody v sovremennoy klinicheskoy antropologii. Biomedical and Biosocial Anthropology. 2007;(9):1-9. (In Russ.)]
  16. Дорохов Р.Н. Опыт использования оригинальной метрической схемы соматотипирования в спортивно-морфологических исследованиях // Теория и практика физической культуры. – 1991. – № 1. – С. 14–20. [Dorohov RN. Opyt ispol’zovaniya original’noy metricheskoy skhemy somatotipirovaniya v sportivno-morfologicheskikh issledovaniyakh. Theory and practice of physical culture. 1991;(1):14-20. (In Russ.)]
  17. Дорохов Р.Н., Чернова В.Н., Бубненкова О.М. Характер распределения жировой массы тела лиц различного возраста мужского и женского пола // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. – 2015. – № 9. – С. 91–96. [Dorokhov RN, Chernova VN, Bubnenkova OM. Nature of distribution of fatty body weight among the people at various ages both male and female. Uchenye zapiski universiteta imeni P.F. Lesgafta. 2015;(9):91-96. (In Russ.)]. https://doi.org/10.5930/issn.1994-4683.2015.09.127.p91-96.
  18. Петрухин В.Г., Дорохов Р.Н. Спортивная морфология как прикладная наука. – М.: СпортАкадемПресс, 2001. – 163 c. [Petrukhin VG, Dorokhov RN. Sportivnaya morfologiya kak prikladnaya nauka. Moscow: SportAkademPress; 2001. 163 р. (In Russ.)]
  19. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. – Л.: Медицина, 1978. – 294 с. [Gubler EV. Vychislitel’nyye metody analiza i raspoznavaniya patologicheskikh protsessov. Leningrad: Medicina; 1978. 294 р. (In Russ.)]
  20. Куликов В.П. Общая патология: учебник. – Барнаул, 2006. – 411 с. [Kulikov VP. Obshchaya patologiya: uchebnik. Barnaul; 2006. 411 р. (In Russ.)]
  21. Sani HM, Vahed SZ, Ardalan M. Preeclampsia: a close look at renal dysfunction. Biomed Pharmacother. 2019;109:408-416. https://doi.org/10.1016/j.biopha.2018.10.082.
  22. Александрович Ю.С., Гордеев В.И. Оценочные и прогностические шкалы в медицине критических состояний. – СПб.: Сотис, 2007. – 140 с. [Aleksandrovich YuS, Gordeev VI. Otsenochnyye i prognosticheskiye shkaly v meditsine kriticheskikh sostoyaniy. Saint Petersburg: Sotis; 2007. 140 р. (In Russ.)]

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Tomayeva K.G., Gaydukov S.N., 2020

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».