ЕРТЕ АУЫР ПРЕЭКЛАМПСИЯ КЕЗІНДЕГІ АНАЛЫҚ ЖӘНЕ ПЕРИНАТАЛЬДЫ АСҚЫНУЛАРДЫ БОЛЖАУ: БОЛЖАМДЫҚ МОДЕЛЬ ЖАСАУ
Кіріспе: Ауыр преэклампсия бүкіл әлемде аналық және перинатальды аурушаңдық пен өлім себептерінің бірі болып табылады. Ауыр преэклампсия диагнозы қойылғаннан кейін, әрі қарай жүргізу тактикасын жоспарлау үшін ана мен ұрықтың асқыну қаупін нақты бағалау қажет. Пациенттердің клиникалық-зертханалық мәліметтері қолданылатын болжамды модельдер – дербестендірілген медицина жағдайында клиникалық тәжірибенің, нақты пациенттердің болашақ нәтижелерін болжаудың және клиникалық шешімдер қабылдаудың балама негізі болып табылады.
Зерттеудің мақсаты: ауыр ерте преэклампсия кезіндегі аналық және перинатальды асқынуларды болжаудың болжамды моделін құру.
Материалдар мен әдістер: Семей және Павлодар қалаларының перинаталдық орталықтарында ауыр преэклампсиямен жүктіліктің 24-34 аптасы аралығындағы 250 жүкті әйелге проспективті когорттық зерттеу 2018 жылдың 1 шілдесінен 2019 жылдың 1 шілдесіне дейін жүргізілді.
Әрбір болжамды үміткер мен мақсатты нәтижелер арасындағы байланыс бір жақты талдаудың көмегімен талданды. Әрі қарай талдау үшін р <0,1 болжаушы үміткерлердің маңыздылық критериі қолданылды. Одан әрі, ауыр ПЭ және эклампсиямен бірге жүретін жүктілік асқынуларын болжау мүмкіндіктерін зерттеу пренатальды факторларға және босану мерзіміне байланысты ROC анализі және бинарлы логистикалық регрессия әдістерін қолдану арқылы жүргізілді. Осы зерттеудегі статистикалық гипотезаларды тексеру кезінде p маңыздылық деңгейі 0,05-ке тең болды.
Нәтижелер: модельдерді құру үшін 5 айнымалылар пайдаланылды (фибриноген, мочевина, зәр қышқылы, ЛДГ, УДДГ мәліметтері бойынша қан ағысының бұзылысы). Біздің болжам моделіміз қалыпты орналасқан плацентаның мерзімінен бұрын ажырауын және перинатальды өлім-жітімнің (ұрықтың антенатальды өлімін қоса алғанда, AUC = 0, 77 ± 0,1 (95% CI: 0,58-0,96)) алдын алуға жақсы болжамды қабілетін көрсетті AUC = 0,77 ± 0,1 (95% CI: 0,58-0,96), әсіресе жүктіліктің 27-29 апталарында преэклампсияның ауыр дәрежесін жүргізуде күту тактикасын қолданған жағдайда.
Қорытынды: біздің зерттеуде жүктіліктің 24-34 апта аралығындағы ауыр преэклампсиясы бар жүкті әйелдерде аналық және перинаталдық асқынуларды болжау модельдері жасалды, оларды клиникалық тәжірибеде ститистикалық калькулятор ретінде қолдану оңай және түсінікті.
Гульнара Т. Нургалиева 1, https://orcid.org/0000-0002-2161-105X
Гульбану А. Акильжанова 2, https://orcid.org/0000-0002-0286-8386
Гульназ А. Кумарова 1, https://orcid.org/0000-0002-2126-9178
Бактыбала Б. Дюсупова 3, https://orcid.org/0000-0002-2658-4839
Гульшат К. Манабаева 1, https://orcid.org/0000-0002-8217-7680
1 А.А. Қозбағаров атындағы перинатология кафедрасы, "Семей медицина университеті" КeАҚ, Семей қ., Қазақстан Республикасы;
2 Акушерлік және гинекология кафедрасы "Семей медицина университеті" КeАҚ Павлодар филиалы, Павлодар қ., Қазақстан Республикасы;
3 Кардиология және интервенциялық аритмология кафедрасы, "Семей медицина университеті" КeАҚ, Семей қ., Қазақстан Республикасы.
1. Abalos E., Cuesta C., Carroli G., Qureshi Z., Widmer M., Vogel J., Souza J. Pre-eclampsia, eclampsia and adverse maternal and perinatal outcomes: a secondary analysis of the World Health Organization multicountry survey on maternal and newborn health // BJOG : an international journal of obstetrics and gynecology. 2014. №121. Р.14–24.
2. Allen Rebecca E., and Joseph Aquilina Prospective observational study to determine the accuracy of first trimester serum biomarkers and uterine artery Dopplers in combination with maternal characteristics and arteriography for the prediction of women at risk of preeclampsia and other adverse // Matern Fetal Neonatal Med. 2017. №16. Р. 1–17.
3. Al-Rubaie ZTA et al. The performance of risk prediction models for pre-eclampsia using routinely collected maternal characteristics and comparison with models that include specialised tests and with clinical guideline decision rules: a systematic review // BJOG: An International Journal of Obstetrics & Gynaecology 123.9 (2016). Р.1441–1452.
4. Brown Mark A. et al. Hypertensive disorders of pregnancy: ISSHP classification, diagnosis, and management recommendations for international practice // Hypertension 72.1 (2018). Р. 24–43.
5. Von Dadelszen Peter et al. Prediction of adverse maternal outcomes in pre-eclampsia: development and validation of the fullPIERS model // The Lancet 377.9761 (2011) .Р. 219–227.
6. Ghosh Gaurav et al. Racial Ethnic differences in pregnancy-related hypertensive disease in nulliparous women // Ethnicity and Disease 24.3.2014. Р. 283–289.
7. Larroca Santiago García-tizón et al. Human development index of the maternal country of origin and its relationship with maternal near miss : A systematic review of the literature // BMC Pregnancy and Childbirth . 2020 № 3. P.1–24. Web.
8. Metcalfe Amy et al. Prediction of obstetrical risk using maternal serum markers and clinical risk factors // Prenatal Diagnosis 2014. Р. 172–179.
9. Mol Ben W J et al. Pre-eclampsia // The Lancet 387.10022 .2016. Р.999–1011. Web.
10. Mooney Samantha S. et al. Expectant management of severe preterm preeclampsia: A comparison of maternal and fetal indications for delivery // Journal of Maternal-Fetal and Neonatal Medicine 29.23 .2016. Р. 3821–3826. Web.
11. Moons Karel G.M. et al. Critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies: The CHARMS checklist // PLoS Medicine 11.10. 2014. Р.1–12.
12. Nurgaliyeva G.T. et al. Epidemiology of pre-eclampsia in the Republic of Kazakhstan: maternal and neonatal outcomes // Pregnancy Hypertension 20. December 2019 (2020). Р. 1–6. Web.
13. Palomaki Glenn E. et al. Modeling risk for severe adverse outcomes using angiogenic factor measurements in women with suspected preterm preeclampsia // Prenatal Diagnosis 35.4 .2015. Р. 386–393.
14. Payne Beth A. et al. Development and internal validation of a multivariable model to predict perinatal death in pregnancy hypertension // Pregnancy Hypertension 2015 Р. 315–321.
15. Swamy M.K., Kamal Patil, and Shailaja Nageshu Maternal and perinatal outcome during expectant management of severe pre-eclampsia between 24 and 34 weeks of gestation // Journal of Obstetrics and Gynecology of India 62.4.2012. Р. 413–418.
16. Tan Jing et al. Development and validation of a prediction model on severe maternal outcomes among pregnant women with pre-eclampsia: a10-year cohort study // Scientific Reports 10.1 2020. Р. 1–11.
17. Thangaratinam Shakila et al. Prediction of complications in early-onset pre-eclampsia (PREP): development and external multinational validation of prognostic models // BMC Medicine 2017. Р. 1–11.
Көрген адамдардың саны: 289
Мақалалар санаты:
Біртума зерттеулер
Библиографиялық сілтемелер
Нургалиева Г.Т., Акильжанова Г.А., Кумарова Г.А., Дюсупова Б.Б., Манабаева Г.К. Ерте ауыр преэклампсия кезіндегі аналық және перинатальды асқынуларды болжау: болжамдық модель жасау // Ғылым және Денсаулық сақтау. 2020. 6 (Т.22). Б. 35-42. doi 10.34689/SH.2020.22.6.005Ұқсас жариялымдар:
РАДИОЛОГИЯДА ЖАЛПЫ ТРУНКУС АРТЕРИОЗЫН ЗЕРТТЕУДІҢ ДИАГНОСТИКАЛЫҚ ӘДІСТЕРІ
МЕХАНИКАЛЫҚ САРҒАЮ ОПЕРАЦИЯСЫ КЕЗІНДЕ КОАГУЛОПАТИЯЛЫҚ ҚАН КЕТУДІҢ АЛДЫН АЛУ ӘДІСІ
ТҮЙІРШІКТЕЛГЕН ІРІҢДІ ЖАРАЛАРДЫ АУТОТЕРІЖАМАУМЕН ЕМДЕУДІҢ ОҢТАЙЛАНДЫРУ НӘТИЖЕЛЕРІ
ЖУАН ІШЕК ПЕН АНОРЕКТАЛДЫ АЙМАҚҚА ОПЕРАЦИЯ ЖАСАҒАН БАЛАЛАРДЫ РЕАБИЛИТАЦИЯЛАУ НЕГІЗДЕРІ
ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНДАҒЫ 2013-2022 ЖЫЛДАРҒА АРНАЛҒАН ӨМІРІНІҢ БІРІНШІ ЖЫЛЫНДАҒЫ БАЛАЛАРДЫҢ ДЕНСАУЛЫҚ КӨРСЕТКІШТЕРІ