Прогностический калькулятор риска перинатальных осложнений у женщин с прегестационным сахарным диабетом

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Введение. Во всём мире растёт число женщин репродуктивного возраста с нарушением углеводного обмена. Несмотря на огромный прогресс в лечении и регулировании уровня глюкозы в крови, беременность у женщин с прегестационным диабетом по-прежнему сопряжена с рисками для плода.

Цель исследования ― путём математического моделирования разработать калькулятор прогноза перинатальных осложнений у женщин с прегестационным сахарным диабетом.

Материалы и методы. В обсервационное аналитическое исследование с дизайном «случай — контроль», проводимое на базе Алтайского краевого клинического перинатального центра «ДАР» (Барнаул), вошли 147 женщин.

Основную группу составили 95 беременных, из них 47 ― с сахарным диабетом 1-го типа (группа 1А) и 48 ― с сахарным диабетом 2-го типа (группа 1В). У 52 пациенток контрольной группы нарушений углеводного обмена не выявлено. Все пациентки основной группы получали инсулинотерапию.

Для проведения анализа использовали медицинскую документацию. С помощью программного обеспечения проведена необходимая статистическая обработка данных с применением методов математического моделирования.

Результаты. С целью прогнозирования объединённого показателя ― перинатальных осложнений, путём логистического регрессионного анализа провели расчёт коэффициентов (b) для каждого из показателей, имеющих наиболее значимое влияние на формирование осложнений.

C помощью рассчитанных значений регрессионных коэффициентов можно прогнозировать риск перинатальных осложнений у женщин с сахарным диабетом 1-го типа. Для более практичного использования с помощью компьютерной программы создан «Калькулятор риска перинатальных осложнений при сахарном диабете 1-го и 2-го типа».

Диагностическая оценка прогностической шкалы (калькулятора) оценки риска перинатальных осложнений при сахарном диабете 2-го типа показала её чувствительность 97,6%, специфичность 87,5%, при этом прогностическая ценность положительной оценки риска составила 97,5%, то есть калькулятор позволяет прогнозировать риск перинатальных осложнений в 97,5% случаев. При этом прогностическая шкала риска перинатальных осложнений и созданный на её базе «Калькулятор риска перинатальных осложнений при сахарном диабете 1-го типа» показали 100% чувствительность и специфичность.

Заключение. Частота перинатальных осложнений остаётся высокой, поэтому создание достаточно эффективной прогностической модели позволит прогнозировать перинатальные осложнения, влиять на тактику ведения беременных и их новорождённых.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Юлия Алексеевна Дударева

Алтайский государственный медицинский университет; Алтайский краевой клинический перинатальный центр «ДАР»

Email: iuliadudareva@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9233-7545

д-р мед. наук, доцент

Россия, Барнаул; Барнаул

Дарья Николаевна Сероштанова

Алтайский краевой клинический перинатальный центр «ДАР»

Автор, ответственный за переписку.
Email: follycat@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-5559-2312

соискатель кафедры акушерства и гинекологии

Россия, Барнаул

Сергей Вадимович Дронов

Алтайский государственный университет

Email: 656037@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3286-2639

канд. физ.-матем. наук, доцент

Россия, Барнаул

Лариса Владимировна Антошкина

Алтайский государственный медицинский университет

Email: larant@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-9382-0408

врач-эндокринолог

Россия, Барнаул

Список литературы

  1. Капустин Р.В., Коптеева Е.В., Алексеенкова Е.Н., Цыбук Е.М., Аржанова О.Н. Анализ факторов риска и структуры перинатальных потерь у беременных с сахарным диабетом // Доктор.Ру. 2021. Т. 20, № 6. С. 46–52. doi: 10.31550/1727-2378-2021-20-6-46-52
  2. Desoye G., Ringholm L. Damm P., Mathiesen E.R., van Poppel M.N.M. Secular trend for increasing birthweight in offspring of pregnant women with type 1 diabetes: is improved placentation the reason? // Diabetologia. 2023. Vol. 66, N. 1. P. 33–43. doi: 10.1007/s00125-022-05820-4
  3. Cleary E.M., Thung S.F., Buschur E.O. Pregestational Diabetes Mellitus. Feingold K.R., Anawalt B., Blackman M.R., et al., editors. 2021. In: Endotext [Internet]. South Dartmouth (MA) : MDText.com, Inc., 2000. Дата обращения: 24.07.2023. Доступ по ссылке: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34370429/
  4. Прилуцкая В.А., Сукало А.В. Прогностические модели для определения вероятности ранней неонатальной гипогликемии у детей, рождённых матерями с сахарным диабетом 1 типа // Практическая медицина. 2022. Т. 20, № 1. С. 93–99. doi: 10.32000/2072-1757-2022-1-93-99
  5. Капустин Р.В., Коптеева Е.В., Траль Т.Г., Толибова Г.Х. Морфологическое строение плаценты при различных типах сахарного диабета // Журнал акушерства и женских болезней. 2021. Т. 70, № 2. С. 13–26. doi: 10.17816/JOWD57149
  6. Seah J.M., Kam N.M., Wong L., et al. Risk factors for pregnancy outcomes in Type 1 and Type 2 diabetes // Intern Med J. 2021. Vol. 51, N. 1. P. 78–86. doi: 10.1111/imj.14840
  7. Timsit J., Ciangura C., Dubois-Laforgue D., Saint-Martin C., Bellanne-Chantelot C. Pregnancy in Women With Monogenic Diabetes due to Pathogenic Variants of the Glucokinase Gene: Lessons and Challenges // Front Endocrinol (Lausanne). 2022. Vol. 12. P. 802423. doi: 10.3389/fendo.2021.802423
  8. Pylypjuk C.L., Day C., ElSalakawy Y., Reid G.J. The Significance of Exposure to Pregestational Type 2 Diabetes in Utero on Fetal Renal Size and Subcutaneous Fat Thickness // Int J Nephrol. 2022. Vol. 2022. P. 3573963. doi: 10.1155/2022/3573963
  9. Shingu K.F., Waguri M., Takahara M., Katakami N., Shimomura I. Trends in maternal characteristics and perinatal outcomes among Japanese pregnant women with type 1 and type 2 diabetes from 1982 to 2020 // J Diabetes Investig. 2022. Vol. 13, N. 10. P. 1761–1770. doi: 10.1111/jdi.13841
  10. Chen Z.Y., Mao S.F., Guo L.H., et al. Effect of maternal pregestational diabetes mellitus on congenital heart diseases // World J Pediatr. 2023. Vol. 19, N. 4. P. 303–314. doi: 10.1007/s12519-022-00582-w
  11. Трухачёва Н.В. Математическая статистика в медико-биологических исследованиях с применением пакета Statistica. Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2012.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Ссылка на описание лицензии: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:
ПИ № ФС 77 - 86335 от 11.12.2023 г.  
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:
ЭЛ № ФС 77 - 80633 от 15.03.2021 г.



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах