Современные сонографические маркеры прогноза преждевременных родов у женщин с учетом соматотипа

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Преждевременные роды являются одной из причин перинатальной заболеваемости и смертности. У недоношенных детей повышен риск смерти и развития неврологических и других расстройств.

Цель — изучить современные сонографические показатели шейки матки у беременных с учетом соматотипа для разработки математической модели прогнозирования преждевременных родов.

Материалы и методы. В исследование включены 390 женщин. Среди них к макросоматотипам отнесены 110 пациенток, к мезосоматотипам — 173 женщины, а к микросоматотипам — 107 пациенток. Соматотипирование проводили на сроках беременности не позднее 9–10 нед. с применением современной классификации и методики Р.Н. Дорохова. Оценивали маточно-шеечный угол, производили эластографию сдвиговой волны, определяли среднюю величину скорости сдвиговой волны в области внутреннего зева шейки матки. Все измерения производили на ультразвуковом сканере Philips EPIQ 5.

Результаты. В группах женщин с макро- и микросоматотипами преждевременные роды встречались чаще в отличие от мезосоматотипов (р < 0,05). Среди беременных, у которых в дальнейшем произошли преждевременные роды, уже на сроках 22–23 нед. средняя величина скорости сдвиговой волны в области внутреннего зева шейки матки была снижена, тогда как величина маточно-шеечного угла была больше в сравнении с женщинами, у которых преждевременные роды не произошли (р < 0,05). С помощью математической формулы, полученной в результате множественного регрессионного анализа, можно предсказывать развитие преждевременных родов у женщин с учетом соматотипа.

Заключение. Такие показатели, как средняя величина скорости сдвиговой волны в области внутреннего зева шейки матки и маточно-шеечный угол, могут быть отнесены к маркерам преждевременных родов. Полученная формула позволяет прогнозировать развитие преждевременных родов у женщин с учетом соматотипа и заранее проводить профилактику.

Об авторах

Кристина Гурамовна Томаева

Северо-Осетинская государственная медицинская академия

Email: tomaevakg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0269-5507
SPIN-код: 7129-6523

кандидат медицинских наук, ассистент, кафедра акушерства и гинекологии № 2

Россия, 362019, Владикавказ, ул. Пушкинская, д. 39 3

Сергей Николаевич Гайдуков

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: gaiducovsn@yandex.ru

доктор медицинских наук, профессор кафедры акушерства и гинекологии

Россия, 194100, Россия, Санкт-Петербург, ул. Литовская, 2

Елена Николаевна Комиссарова

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: komissaren@yandex.ru

доктор биологических наук, профессор, кафедра анатомии человека

Россия, 194100, Россия, Санкт-Петербург, ул. Литовская, 2

Георгий Гурамович Томаев

ООО «Никамед»

Автор, ответственный за переписку.
Email: g.tomaeff@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2455-1283

врач-хирург-ортопед

Россия, 127015, Москва, проезд Бумажный, 14/2

Список литературы

  1. Crump C., Sundquist J., Sundquist K. Preterm delivery and long term mortality in women: national cohort and co-sibling study//BMJ. 2020. Vol. 370. P. m2533. doi: 10.1136/bmj.m2533
  2. Huang J., Qian Y., Gao M. et al. Analysis of factors related to preterm birth: a retrospective study at Nanjing Maternity and Child Health Care Hospital in China//Medicine (Baltimore). 2020. Vol. 99. No. 28. P. e21172. doi: 10.1097/MD.0000000000021172
  3. Keag O.E., Murphy L., Bradley A. Postal recruitment for genetic studies of preterm birth: A feasibility study//Wellcome Open Res. 2020. Vol. 5. P. 26. doi: 10.12688/wellcomeopenres.15207.2
  4. Dehaene I., Scheire E., Steen J. Obstetrical characteristics and neonatal outcome according to aetiology of preterm birth: a cohort study//Arch. Gynecol. Obstet. 2020. Vol. 302. No. 4. P. 861–871. doi: 10.1007/s00404-020-05673-5
  5. Томаева К.Г., Гайдуков С.Н. Изучение модели прогнозирования риска развития преэклампсии у женщин с разными соматотипами//Журнал акушерства и женских болезней. 2019. Т. 68. № 6. С. 65–72. doi: 10.17816/JOWD68665-72
  6. Томаева К.Г. Прогнозирование плацентарной недостаточности у беременных с различными соматотипами//Журнал акушерства и женских болезней. 2020. Т. 69. № 4. С. 23–28. doi: 10.17816/JOWD69423-28
  7. Дорохов Р.Н. Опыт использования оригинальной метрической схемы соматотипирования в спортивно-морфологических исследованиях//Теория и практика физической культуры. 1991. № 1. С. 14−20.
  8. 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. doi: 10.5930/issn.1994-4683.2015.09.127.p91-96
  9. Бабич Д.А., Баев О.Р., Федоткина Е.П., Гус А.И. Диагностические возможности эхоэластографии в акушерстве и гинекологии//Акушерство и гинекология. 2019. № 7. С. 5–12. doi: 10.18565/aig.2019.7.5-12
  10. Диомидова В.Н., Захарова О.В., Петрова О.В., Сиордия А.А. Ультразвуковая эластография (компрессионная и сдвиговой волной) в акушерстве и гинекологии//Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2016. Т. 15. № 2. С. 52–58. DOI: 10.0.81.217/1726-1678-2016-2-52-58
  11. Пекарев О.Г., Брега Е.С., Луньков С.С., Гус А.И. Клинико-эластографическая оценка вариантов подготовки незрелой шейки матки к родам//Доктор.Ру. 2019. № 11. (№ 166). С. 22–28. doi: 10.31550/1727-2378-2019-166-11-22-28
  12. Lu J., Cheng Y.K.Y., Ho S.Y.S. et al. The predictive value of cervical shear wave elastography in the outcome of labor induction//Acta Obstet. Gynecol. Scand. 2020. Vol. 99. No. 1. P. 59–68. doi: 10.1111/aogs.13706
  13. Park H.S., Kwon H., Kwak D.W. et al. Korean society of ultrasound in obstetrics and gynecology research group. Addition of cervical elastography may increase preterm delivery prediction performance in pregnant women with short cervix: a prospective study//J. Korean Med. Sci. 2019. Vol. 34. No. 9. P. e68. doi: 10.3346/jkms.2019.34.e68
  14. Seol H.J., Sung J.H., Seong W.J. et al. Standardization of measurement of cervical elastography, its reproducibility, and analysis of baseline clinical factors affecting elastographic parameters//Obstet. Gynecol. Sci. 2020. Vol. 63. No. 1. P. 42–54. doi: 10.5468/ogs.2020.63.1.42
  15. Hendricks C.H., Brenner W.E., Kraus G. Normal cervical dilatation pattern in late pregnancy and labor//Am. J. Obstet. Gynecol. 1970. Vol. 106. No. 7. P. 1065–1082. doi: 10.1016/s0002-9378(16)34092-3
  16. Александрович Ю.С., Гордеев В.И. Оценочные и прогностические шкалы в медицине критических состояний. Санкт-Петербург: ЭЛБИ, 2015.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Пациентка В., срок беременности 28 нед., маточно-шеечный угол — 106°

Скачать (90KB)
3. Рис. 2. Пациентка Л., срок беременности 29 нед., маточно-шеечный угол — 88°

Скачать (117KB)

© ООО «Эко-Вектор», 2021



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».