Clinical and anamnestic risk factors and prediction models for the development of fetal growth restriction

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Objective: To analyze clinical and anamnestic risk factors and develop prediction models for early- and late-onset fetal growth restriction.

Materials and methods: A cross-sectional study was conducted at the V.I. Kulakov NMRC for OG&P of Minzdrav of Russia, involving 382 pregnant women. Group 1 included 110 pregnant women with fetal growth restriction, whereas Group 2 included 272 women with pregnancies without fetal growth restriction. An analysis of the somatic and obstetric-gynecological history and course of the current pregnancy in both groups was performed. Prediction models for the likelihood of developing early- and late-onset fetal growth restriction were developed.

Results: In group 1, a history of arterial hypertension [10/110 (9.1%) vs. 6/272 (2.2%), p=0.045, OR=0.226 (95% CI 0.052–0.979)], chronic pyelonephritis [8/110 (7.3%) vs. 2/272 (0.7%), p=0.025, OR=0.094 (95% CI 0.010–0.865)], chronic endometritis [8/110 (7.3%) vs. 58/272 (21.3%), p=0.02, OR=0.82 (95% CI 0.015–10.353)], and a history of giving birth to children with growth restriction in previous pregnancies [8/110 (7.3%) vs. 2/272 (0.7%), p=0.025, OR=0.094 (95% CI 0.010–0.865)] were significantly more common than in group 2. During the current pregnancy, the following complications were significantly more prevalent in group 1 than in group 2: threatened miscarriage [35/110 (31.8%) vs. 64/272 (23.5%), p=0.04, RR=1.97 (95% CI 1.03–3.75)], preeclampsia [11/110 (10%) vs. 9/272 (3.3%), p=0.01, RR=3.53 (95% CI 1.37–9.08)], chronic arterial hypertension [11/110 (10%) vs. 11/272 (4.0%), p=0.02, RR=2.84 (95% CI 1.15–7.01)], and placenta previa [5/110 (4.5%) vs. 5/272 (1.8%), p=0.01, RR=0.84 (95% CI 0.42–1.68)]. Significant predictors of fetal growth restriction included a history of having a child with growth restriction, placenta previa, obesity, and preeclampsia. Based on the identified predictors, mathematical predictive models were developed to determine the likelihood of fetal growth restriction.

Conclusion: The developed predictive models for early- and late-onset fetal growth restriction can help reduce the incidence of pregnancy complications and improve perinatal outcomes.

About the authors

Shagane R. Gasymova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: shagane2501@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-2626-6670

Junior Researcher, Department of Fetal Medicine of the Institute of Obstetrics; Diagnostic Medical Sonographer, Department of Ultrasound and Functional Diagnostics; Obstetrician-Gynecologist

Russian Federation, Moscow

Victor L. Tyutyunnik

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: tioutiounnik@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5830-5099
SPIN-code: 1963-1359
Scopus Author ID: 56190621500
ResearcherId: B-2364-2015

Professor, Dr. Med. Sci., Leading Researcher at the Center for Scientific and Clinical Research

Russian Federation, Moscow

Natalia E. Kan

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: kan-med@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5087-5946
SPIN-code: 5378-8437
Scopus Author ID: 57008835600
ResearcherId: B-2370-2015

Professor, Dr. Med. Sci., Deputy Director of Science

Russian Federation, Moscow

Maria V. Volochaeva

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: volochaeva.m@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8953-7952

PhD, Senior Researcher at the Department of Regional Cooperation and Integration; Physician at the Maternity Department No. 1

Russian Federation, Moscow

Andrey E. Donnikov

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: donnikov@dna-technology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3504-2406

PhD, Head of the Laboratory of Molecular Genetic Methods

Russian Federation, Moscow

References

  1. Brosens I., Pijnenborg R., Vercruysse L., Romero R. The «Great Obstetrical Syndromes» are associated with disorders of deep placentation. Am. J. Obstet. Gynecol. 2011; 204(3): 193-201. https://dx.doi.org/110.1016/ j.ajog.2010.08.009.
  2. Ганичкина М.Б., Мантрова Д.А., Кан Н.Е., Тютюнник В.Л., Хачатурян А.А., Зиганшина М.М. Ведение беременности при задержке роста плода. Акушерство и гинекология. 2017; 10: 5-11. [Ganichkina M.B., Mantrova D.A., Kan N.E., Tyutyunnik V.L., Khachaturyan A.A, Ziganshina M.M. Management of pregnancy during fetal growth retardation. Obstetrics and Gynecology. 2017; (10): 5-11. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2017.10.5-11.
  3. Priante E., Verlato G., Giordano G., Stocchero M., Visentin S., Mardegan V., Baraldi E. Intrauterine growth restriction: new insight from the metabolomic approach. Metabolites. 2019; 9(11): 267. https://dx.doi.org/10.3390/metabo9110267.
  4. Sharma D., Shastri S., Sharma P. Intrauterine growth restriction: antenatal and postnatal aspects. Clin. Med. Insights Pediatr. 2016; 10: 67-83. https:// dx.doi.org/10.4137/CMPed.S40070.
  5. Якубова Д.И., Игнатко И.В., Меграбян А.Д., Богомазова И.М. Особенности течения беременности и исходы родов при различных фенотипах задержки роста плода. Акушерство и гинекология. 2022; 8: 54-62. [Yakubova D.I., Ignatko I.V., Megrabian A.D., Bogomazova I.M. Features of pregnancy course and delivery outcomes in various phenotypes of fetal growth restriction. Obstetrics and Gynecology. 2022; (8): 54-62. (in Russian)]. https:// dx.doi.org/10.18565/aig.2022.8.54-62.
  6. Burton G.J, Jauniaux E. Pathophysiology of placental-derived fetal growth restriction. Am. J. Obstet. Gynecol. 2018; 218(2S): S745-61. https:// dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2017.11.577.
  7. Hendrix N., Berghella V. Non-placental causes of intrauterine growth restriction. Semin. Perinatol. 2008; 32(3): 161-5. https://dx.doi.org/10.1053/ j.semperi.2008.02.004.
  8. Serin S., Bakacak M., Ercan Ö., Köstü B., Avci F., Arıkan D., Kıran G. The evaluation of Nesfatin-1 levels in patients with and without intrauterine growth restriction. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2016; 29(9): 1409-13. https:// dx.doi.org/10.3109/14767058.2015.1049524.
  9. Tao Z., Chen Y., He F., Tang J., Zhan L., Hu H. et al. Alterations in the gut microbiome and metabolisms in pegnancies with ffetal growth restriction. Microbiol. Spectr. 2023; 11(3): e0007623. https://dx.doi.org/10.1128/spectrum.00076-23.
  10. Tanner L.D., Brock A C., Chauhan S.P. Severity of fetal growth restriction stratified according to maternal obesity. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2022; 35(10): 1886-90. https://dx.doi.org/10.1080/14767058.2020.1773427.
  11. Salmeri N., Ca rbone I.F., Cavoretto P.I., Farina A., Morano D. Epigenetics beyond Fetal growth restriction: A comprehensive overview. Mol. Diagn. Ther. 2022; 26(6): 607-26. https://dx.doi.org/10.1007/s40291-022-00611-4.
  12. Lees C., Marlow N., Arabin B., Bilardo C.M., Brezinka C., Derks J.B. et al; TRUFFLE Group. Perinatal morbidity and mortality in early-onset fetal growth restriction: cohort outcomes of the trial of randomized umbilical and fetal flow in Europe (TRUFFLE). Ultrasound Obstet. Gynecol. 2013; 42 (4): 400-8. https://dx.doi.org/10.1002/uog.
  13. Allen V.M., Joseph K., Murphy K.E., Magee L.A., Ohlsson A. The effect of hypertensive disorders in pregnancy on small for gestational age and stillbirth: a population based study. BMC Pregnancy Childbirth. 2004; 4(1): 17. https://dx.doi.org/10.1186/1471-2393-4-17.
  14. Zhang H.G., Yang L., Qiao Z.X., Guo W. Effect of gestational hypertension on fetal growth restriction, endocrine and cardiovascular disorders. Asian J. Surg. 2022; 45 (4): 1048-9. https://dx.doi.org/10.1016/j.asjsur.2022.01.050.
  15. Пестрикова Т.Ю., Юрасова Е.А., Ткаченко В.А. Плацентарная недостаточность как базовая патология осложнений и исходов гестационного периода. Российский вестник акушера-гинеколога. 2020; 20(1): 5-15. [Pestrikova T.Iu., Iurasova E.A., Tkachenko V.A. Placental insufficiency as the underlying condition of the complications an outcomes of the gestation period. Russian Bulletin of Obstetrician-Gynecologist. 2020; 20(1): 5-15. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.17116/rosakush2020200115.
  16. Тапильская Н.И., Мельников К.Н., Кузнецова И.А., Глушаков Р.И. Плацентарная недостаточность и синдром задержки роста плода: этиология, профилактика, лечение. Медицинский Aлфавит. 2020; 4: 6-10. [Tapilskaya N.I., Mel’nikov K.N., Kuznetsova I.A., Glushakov R.I. Placental insufficiency and fetal growth restiction: etiology, prevention, and treatment. Medical Alphabet. 2020; (4): 6-10. (in Russian)]. https:// dx.doi.org/10.33667/2078-5631-2020-4-6-10.
  17. Diguisto C., Le Gouge A., Marchand M.S., Megier P., Ville Y., Haddad G. et al; Groupe de Recherche en Obstétrique et Gynécologie (GROG). Low-dose aspirin to prevent preeclampsia and growth restriction in nulliparous women identified by uterine artery Doppler as at high risk of preeclampsia: A double blinded randomized placebo-controlled trial. PLoS One. 2022; 17(10): e0275129. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275129.
  18. Lin L., Guo Y.N., Xu X., Huang L.P., Yang Q.P., Yan J.Y. Analysis of maternal and fetal outcomes and establishment of prediction model of vaginal delivery in pregnant women with pre-eclampsia complicated with fetal growth restriction. Eur. Rev. Med. Pharmacol. Sci. 2023; 27(20): 9947-954. https:// dx.doi.org/10.26355/eurrev_202310_34173.
  19. Saraswat L., Bhattacharya S., Maheshwari A., Bhattacharya S. Maternal and perinatal outcome in women with threatened miscarriage in the first trimester: a systematic review. BJOG. 2010; 117(3): 245-57. https://dx.doi.org/10.1111/j.1471-0528.2009.02427.x.
  20. Wijesiriwardana A., Bhattacharya S., Shetty A., Smith N., Bhattacharya S. Obstetric outcome in women with threatened miscarriage in the first trimester. Obstet. Gynecol. 2006; 107(3): 557-62. https://dx.doi.org/10.1097/ 01.AOG.0000199952.82151.de.
  21. McLindon L.A., James G., Beckmann M.M., Bertolone J., Mahomed K., Vane M. et al. Progester.one for women with threate.ned miscarriage (STOP trial): a pla cebo-controlled randomized clinical trial. Hum. Reprod. 2023; 38(4): 560-8. https://dx.doi.org/10.1093/humrep/dead029.
  22. Волочаева М.В., Кан Н.Е., Тютюнник В.Л., Амирасланов Э.Ю., Леонова А.А., Солдатова Е.Е. Клинико-анамнестические факторы в прогнозировании и диагностике задержки роста плода. Акушерство и гинекология. 2023; 9: 82-90. [Volochaeva M.V., Kan N.E., Tyutyunnik V.L., Amiraslanov E.Yu, Leonova A.A., Soldatova E.E. Clinical and anamnestic factors in the prediction and diagnosis of fetal growth retardation. Obstetrics and Gynecology. 2023; (9): 82-90. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2023.9.82-90.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. ROC-curve of dependence of the probability of early form of PRA on the value of the logistic function P

Download (113KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Sensitivity and specificity analysis of the model depending on the threshold values of the logistic function P

Download (143KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. ROC-curve of dependence of the probability of late form of PRA on the value of the logistic function P

Download (115KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Sensitivity and specificity analysis of the model depending on the threshold values of the logistic function P

Download (141KB)
Indexing metadata

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».