Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин
Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин
Фролова Н.И., Белокриницкая Т.Е., Колмакова К.А. Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин. Гинекология. 2020; 22 (5): 17–21. DOI: 10.26442/20795696.2020.5.200173
________________________________________________
Frolova N.I., Belokrinitskaya T.E., Kolmakova K.A. A prognostic model to calculate the probability of severe preeclampsia in healthy young reproductive age woman. Gynecology. 2020; 22 (5): 17–21. DOI: 10.26442/20795696.2020.5.200173
Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин
Фролова Н.И., Белокриницкая Т.Е., Колмакова К.А. Прогностическая модель расчета риска тяжелой преэклампсии у молодых соматически здоровых женщин. Гинекология. 2020; 22 (5): 17–21. DOI: 10.26442/20795696.2020.5.200173
________________________________________________
Frolova N.I., Belokrinitskaya T.E., Kolmakova K.A. A prognostic model to calculate the probability of severe preeclampsia in healthy young reproductive age woman. Gynecology. 2020; 22 (5): 17–21. DOI: 10.26442/20795696.2020.5.200173
Цель. Разработать модель прогнозирования тяжелой преэклампсии (ПЭ) у здоровых женщин молодого детородного возраста, не имеющих известных факторов риска ПЭ. Материалы и методы. Обследованы две группы соматически здоровых женщин 18–35 лет со спонтанной одноплодной беременностью: 100 пациенток с тяжелой ПЭ и 100 женщин с неосложненной беременностью, завершившейся нормальными родами и рождением здорового ребенка (контрольная группа). Все женщины, включенные в исследование, не имели известных факторов риска ПЭ: артериальной гипертензии, аутоиммунных, метаболических заболеваний, болезней почек и сердечно-сосудистой системы, семейного (мать или сестра) или индивидуального анамнеза ПЭ и тромбоэмболии; их индекс массы тела в I триместре гестации – <35 кг/м2. Генотипирование проведено методом полимеразной цепной реакции. При обработке результатов использовали методы бинарной и многофакторной математической статистики. Анализ прогностических моделей выполнен с помощью логистической регрессии. Для определения диагностической ценности построенной модели использовали ROC-анализ. Результаты. Построены логистические модели прогнозирования тяжелой ПЭ, в которых в качестве предикторов выступили в различных сочетаниях AGTR2-1675АA/eNOS3-786СC, курение, бактериурия, острые респираторные вирусные инфекции (ОРВИ), острый вульвовагинит. Из множества моделей наибольшей прогностической ценностью обладает модель с предикторами: бактериурия, ОРВИ, острый вульвовагинит во II–III триместре гестации. ROC-анализ определил высокую специфичность (89,58%) и чувствительность (76,47%) данной модели, а оценка величин интегральных показателей их прогностической эффективности (AUC=0,885) по экспертной шкале свидетельствует об очень хорошем качестве модели. Заключение. Представленная прогностическая модель позволяет оценить индивидуальный риск развития тяжелой ПЭ у соматически здоровых матерей молодого детородного возраста, не имеющих известных факторов риска ПЭ.
Aim. To develop the prognostic model to calculate the probability of severe preeclampsia in healthy young reproductive age woman. Materials and methods. This study included two groups of healthy women aged 18–35 years with spontaneous singleton pregnancy: 100 patients with severe preeclampsia (patient group), and 100 women with non-complicated pregnancy (control group). All women had not a risk factors of preeclampsia such as history of hypertension, autoimmune, metabolic, renal, or cardiac diseases, and family or individual history preeclampsia or thromboembolism before this pregnancy. Their body mass index in the 1-st trimester of gestation was <35 kg/sq. m. Gene polymorphisms were detected using the polymerase chain reaction-real time technique. The data were analyzed with methods of binary and multifactorial mathematical statistics. Our analysis of the predictive models was performed by using logistic regression. To determine the diagnostic value of the predictive models used the ROC-curve is followed by determining the area under it (AUC). Results. Some prognostic models to calculate the probability of severe preeclampsia were build using an anamnestic, clinical and genotypic characteristics and multifactorial analysis. Combination of genotypes AGTR2-1675АA/eNOS3-786СC; tobacco smoking; bacteriuria; acute respiratory infections and/or acute vulvovaginitis during 2–3 trimester of gestation were determinate as most informative predictors of severe preeclampsia. Logistic model included three predictors: bacteriuria; acute respiratory infections and/or acute vulvovaginitis during 2–3 trimester of gestation had higher prognostic value. ROC analysis identified a high specificity (89.58%) and sensitivity (76.47%) of the model, and the integral index of the effectiveness of predictive markers (AUC=0.885), according to the expert scale of values which is indicative of a very high quality model. Conclusion. It is recommended to use this elaborated predictive model for the purpose of individual risk assessment of severe preeclampsia in healthy young reproductive age woman.
Key words: pregnancy, severe preeclampsia, prognostication.
1. Ukah UV, De Silva DA, Payne B, et al. Prediction of adverse maternal outcomes from pre-eclampsia and other hypertensive disorders of pregnancy: A systematic review. Pregnancy Hypertens 2018; 11: 115–23.
2. Основные показатели деятельности акушерско-гинекологической службы в Российской Федерации в 2017 г. М., 2019.
[Main indicators of the obstetrics and gynecology service in the Russian Federation in 2017. Moscow, 2019 (in Russian).]
3. Материнская смертность в Российской Федерации в 2018 году. Методическое письмо МЗ РФ от 18.09.2019 г. №15-4/и/2-8714.
[Maternal mortality in the Russian Federation in 2018. Methodical letter of the Ministry of health of the Russian Federation from 18.09.2019 No 15-4/i/2-8714 (in Russian).]
4. Andersgaard AB, Acharya G, Mathiesen EB et al. Recurrence and long-term maternal health risks of hypertensive disorders of pregnancy: a population-based study. Am J Obstet Gynecol 2012; 206 (2): 143. DOI: 10.1016/j.ajog.2011.09.032
5. Young В, Hacker MR, Rana S. Physicians knowledge of future vascular disease in women with preeclampsia. Hypertens Pregnancy 2012; 31 (1): 50–8.
6. Сидорова И.С. Решенные вопросы и нерешенные проблемы преэклампсии в России. Рос. вестн. акушера-гинеколога. 2015; 5 (2): 4–9.
[Sidorova I.S. Resolved issues and unresolved problems of preeclampsia in Russia. Rossijskij vestnik akushera-ginekologa. 2015; 5 (2): 4–9 (in Russian).]
7. RCOG. Guideline No. 10(A). The Management of Severe Pre-eclampsia/Eclampsia.2010. https://www.rcog.org.uk/en/guidelines-research-services/guidelines/gtg10a/
8. World Health Organization. WHO Recommendations for Prevention and Treatment of Pre-Eclampsia and Eclampsia. Geneva: World Health Organization 2011.
9. The Global Strategy for Women’s, Children’s and Adolescents’ Health, 2016-2030 New York: United Nations, 2015.
10. Scholien RR, Hopman MT, Sweep FC et al. Co-occurrence of cardiovascular and prothrombotic risk factors in women with a history of preeclampsia. Obstet Gynecol 2013; 121 (1): 97–105.
11. Белокриницкая Т.Е., Фролова Н.И., Анохова Л.И. Молекулярно-генетические предикторы осложнений беременности. Новосибирск: Наука, 2019.
[Belokrinitskaya T.E. Frolova N.I., Anokhova L.I. Molecular genetic predictors of pregnancy complications. Novosibirsk: Nauka, 2019 (in Russian).]
12. Адамян Л.В., Артымук Н.В., Башмакова Н.В. и др. Гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и послеродовом периоде. Преэклампсия. Эклампсия. Клинические рекомендации (протокол), утв. МЗ РФ 7 июня 2016 № 15-4/10/2-3484. М., 2016.
[Adamyan L.V., Artymuk N.V., Bashmakova N.V. et al. Hypertensive disorders during pregnancy, in the labor and postpartum period. Preeclampsia. Eclampsia. Clinical recommendations (protocol). Ministry of Health service of Russian Federation on June 7, 2016 No. 15-4/10/2-3484. Moscow, 2016 (in Russian).]
13. ACOG Practice Bulletin No. 202. Gestational Hypertension and Preeclampsia. Obstetrics Gynecology 2019; 133 (1): 211–4.
14. Белокриницкая Т.Е., Фролова Н.И., Иозефсон С.А., Колмакова К.А. Структура критических акушерских состояний и материнской смертности у пациенток раннего и позднего репродуктивного возраста. Практическая медицина. 2019; 17 (4): 32–6. DOI: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36
[Belokrinitskaya T.E., Frolova N.I., Iozefson S.A., Kolmakova K.A. Structure of critical obstetric states and maternal mortality in patients of young and late reproductive age. Prakticheskaya medicina. 2019; 17 (4): 32–6. DOI: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36 (in Russian).]
15. Фролова Н.И. Основные предикторы и конфаундеры репродуктивных нарушений у женщин раннего фертильного возраста. Дис. … д-ра мед- наук. Чита, 2020.
[Frolova N.I. The main predictors and confounders of reproductive disorders in women of early fertile age. Dis. …the Doctor of Medical Sciences. Chita, 2020 (in Russian).]
16. Ланг Т.А., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов. М.: Практическая медицина, 2011.
[Lang T.A., Sesik M. How to describe the statistics in medicine. Moscow: Prakticheskaja medicina, 2011 (in Russian).]
17. Hernandez-Orallo J. ROC curves for regression. Pattern Recognition 2013; 46 (12): 3395–411.
18. Ломова Н.А., Орджоникидзе Н.В., Ванько Л.В. Синдром системного воспалительного ответа и беременность (обзор литературы). Акушерство и гинекология. 2012; 1: 23–7.
[Lomova O.N., Ordzhonikidze N.V., Vanko L.V. Syndrome of the system inflammatory answer and pregnancy (review of literature). Obstetrics and gynecology. 2012; 1: 23–7 (in Russian).]
19. Mihu D, Razvan C, Malutan A, Mihaela C. Evaluation of maternal systemic inflammatory response in preeclampsia. Taiwan J Obstet Gynecol 2015; 54 (2): 160–6.
20. Perucci LO, Corrêa MD, Dusse LM et al. Resolution of inflammation pathways in preeclampsia - a narrative review. Immunol Res 2017; 65 (4): 774–89. DOI: 10.1007/s12026-017-8921-3
________________________________________________
1. Ukah UV, De Silva DA, Payne B, et al. Prediction of adverse maternal outcomes from pre-eclampsia and other hypertensive disorders of pregnancy: A systematic review. Pregnancy Hypertens 2018; 11: 115–23.
2. Main indicators of the obstetrics and gynecology service in the Russian Federation in 2017. Moscow, 2019 (in Russian).
3. Maternal mortality in the Russian Federation in 2018. Methodical letter of the Ministry of health of the Russian Federation from 18.09.2019 No 15-4/i/2-8714 (in Russian).
4. Andersgaard AB, Acharya G, Mathiesen EB et al. Recurrence and long-term maternal health risks of hypertensive disorders of pregnancy: a population-based study. Am J Obstet Gynecol 2012; 206 (2): 143. DOI: 10.1016/j.ajog.2011.09.032
5. Young В, Hacker MR, Rana S. Physicians knowledge of future vascular disease in women with preeclampsia. Hypertens Pregnancy 2012; 31 (1): 50–8.
6. Sidorova I.S. Resolved issues and unresolved problems of preeclampsia in Russia. Rossijskij vestnik akushera-ginekologa. 2015; 5 (2): 4–9 (in Russian).
7. RCOG. Guideline No. 10(A). The Management of Severe Preeclampsia/Eclampsia.2010. https://www.rcog.org.uk/en/guidelines-research-services/guidelines/gtg10a/
8. World Health Organization. WHO Recommendations for Prevention and Treatment of Pre-Eclampsia and Eclampsia. Geneva: World Health Organization 2011.
9. The Global Strategy for Women’s, Children’s and Adolescents’ Health, 2016-2030 New York: United Nations, 2015.
10. Scholien RR, Hopman MT, Sweep FC et al. Co-occurrence of cardiovascular and prothrombotic risk factors in women with a history of preeclampsia. Obstet Gynecol 2013; 121 (1): 97–105.
11. Belokrinitskaya T.E. Frolova N.I., Anokhova L.I. Molecular genetic predictors of pregnancy complications. Novosibirsk: Nauka, 2019 (in Russian).
12. Adamyan L.V., Artymuk N.V., Bashmakova N.V. et al. Hypertensive disorders during pregnancy, in the labor and postpartum period. Preeclampsia. Eclampsia. Clinical recommendations (protocol). Ministry of Health service of Russian Federation on June 7, 2016 No. 15-4/10/2-3484. Moscow, 2016 (in Russian).
13. ACOG Practice Bulletin No. 202. Gestational Hypertension and Preeclampsia. Obstetrics Gynecology 2019; 133 (1): 211–4.
14. Belokrinitskaya T.E., Frolova N.I., Iozefson S.A., Kolmakova K.A. Structure of critical obstetric states and maternal mortality in patients of young and late reproductive age. Prakticheskaya medicina. 2019; 17 (4): 32–6. DOI: 10.32000/2072-1757-2019-4-32-36 (in Russian).
15. Frolova N.I. The main predictors and confounders of reproductive disorders in women of early fertile age. Dis. …the Doctor of Medical Sciences. Chita, 2020 (in Russian).
16. Lang T.A., Sesik M. How to describe the statistics in medicine. Moscow: Prakticheskaja medicina, 2011 (in Russian).
17. Hernandez-Orallo J. ROC curves for regression. Pattern Recognition 2013; 46 (12): 3395–411.
18. Lomova O.N., Ordzhonikidze N.V., Vanko L.V. Syndrome of the system inflammatory answer and pregnancy (review of literature). Obstetrics and gynecology. 2012; 1: 23–7 (in Russian).
19. Mihu D, Razvan C, Malutan A, Mihaela C. Evaluation of maternal systemic inflammatory response in preeclampsia. Taiwan J Obstet Gynecol 2015; 54 (2): 160–6.
20. Perucci LO, Corrêa MD, Dusse LM et al. Resolution of inflammation pathways in preeclampsia - a narrative review. Immunol Res 2017; 65 (4): 774–89. DOI: 10.1007/s12026-017-8921-3
Авторы
Н.И. Фролова, Т.Е. Белокриницкая*, К.А. Колмакова
ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России, Чита, Россия
*tanbell24@mail.ru
________________________________________________
Nataly I. Frolova, Tatiana E. Belokrinitskaya*, Kristina A. Kolmakova