History of preeclampsia: The significance of first-trimester biochemical screening of pregnancy-associated plasma protein A and human chorionic gonadotropin in predicting recurrence

Abstract

AIM: We aimed at assessing the significance of first-trimester biochemical screening of pregnancy-associated plasma protein A (РАРР-А) and human chorionic gonadotropin (hCG) in predicting the recurrence of preeclampsia (PE) in pregnant women with early and late history of gestational PE.

MATERIALS AND METHODS: A retrospectively included 94 labor histories and prenatal medicals records of pregnant women (2020–2021). Moreover, their first-trimester biochemical screening parameters (РАРР-А and hCG) with a gestational PE history were performed to predict the recurrence of PE. They were divided into three groups (two study groups and a control group). Groups 1 and 2 included 31 labor histories each with late- and early-onset PE, respectively. Group 3 (controls) consisted of 32 labor histories with uncomplicated pregnancies.

RESULTS: In the groups with a gestational PE history and recurrence, a significant decrease in РАРР-А levels was found at 11–14 weeks of gestation. We equally observed high levels of first-trimester hCG in late-onset PE, most probably due moderate degrees of PE recurrence and not gestational age. However, severe degrees of recurrence prevailed in early-onset PE.

CONCLUSIONS: A decrease in РАРР-А levels measured at 11–14 weeks of gestation is a significant predictor of recurrence of PE in the group of pregnant women with a gestational PE history.

About the authors

Svetlana A. Galeeva

Bashkir State Medical University

Email: svetagaleeva04@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6911-3367

postgraduate student

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Irina B. Fatkullina

Bashkir State Medical University

Email: fib1971@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5723-2062

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Evgenii M. Gareev

Bashkir State Medical University

Email: gem46@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-6561-0892

MD, Cand. Sci. (Med.), Assistant Professor

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Nadzhiba A. Tadzhiboeva

Bashkir State Medical University

Email: najibatojiboeva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1863-3784

postgraduate student

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Natal’ya A. Stetsenko

Bashkir State Medical University

Email: natali.polyudova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4247-2295

postgraduate student

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Anna Yu. Lazareva

Bashkir State Medical University

Email: lazarevaayu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8299-0268

postgraduate student

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

Dinara G. Sitdikova

Bashkir State Medical University

Author for correspondence.
Email: Edi4ka1@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8425-6553

postgraduate student

Russian Federation, 3, Lenin str., Ufa, Republic of Bashkortostan, 450008

References

  1. Kapustin RV. Possibilities for prediction and prevention of preeclampsia in women with diabetes mellitus. J Obstet Women's Diseases. 2018;67(3):20–29. (In Russ). doi: 10.17816/JOWD67320-29
  2. Sava RI, March KL, Pepine CJ. Hypertension in pregnancy: Ta king cues from pathophysiology for clinical practice. Clin Cardiol. 2018;41(2):220–227. doi: 10.1002/clc.22892
  3. Adamyan LV, Artymuk NV, Bashmakova NV, et al. Gipertenzivnye rasstroistva vo vremya beremennosti, v rodakh i poslerodovom periode. Preeklampsiya. Eklampsiya. Klinicheskie rekomendatsii (protokol lecheniya) (approved by the Russian Aca demy of Sciences on May 16, 2016). Moscow; 2016. Аvailable from: https://rd1.medgis.ru/uploads/userfiles/shared/StandartMed/Protokol-acusher/2.pdf (In Russ).
  4. Dubrovina SO, Muzalchanova YuS, Vasil’eva VV. Early prediction of preeclampsia (a review). Russian Journal of Human Reproduction. 2018;24(3):6773. (In Russ). doi: 10.17116/repro201824367
  5. O’Gorman N, Wright D, Syngelaki A, et al. Competing risks model in screening for pre-eclampsia by maternal factors and biomarkers at 11–13 weeks of gestation. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(1):1–12. doi: 10.1016/j.ajog.2015.08.034
  6. Borovkova LV, Kolobova SO, Chernevsky DK, et al. Prevention of pre-eclampsia in pregnant women with chronic arterial hypertension. Medical Almanac. 2018; (6):60–64. (In Russ). doi: 10.21145/2499-9954-2018-6-60-64
  7. Shalina RI, Kasum-Zade NK, Konoplyannikov AG, et al. Prognozirovanie i profilaktika preeklampsii v usloviyakh gorodskogo tsentra planirovaniya sem’i i reproduktsii. Obstet Ginecol. 2020;(7):61–70. (In Russ). doi: 10.18565/aig.2020.7.61-70
  8. Panaschatenko AS, Panova IA, Malyshkina AI, et al. Immunolo gical and pathomorphological aspects of early and late preeclampsia. Medical Immunology (Russia). 2021;23(4):845–852. (In Russ). doi: 10.15789/1563-0625-IAP-2292
  9. Volkov VG, Badalova LM. Features of pregnancy in nulliparous with early preeclampsia. V.F. Snegirev Archives of Obstetrics and Gynecology, Russian journal. 2019;6(3):145–150. (in Russ). doi: 10.18821/2313-8726-2019-6-3-145-150
  10. Nurgaliyeva GT, Akilzhanova GA, Kumarova GA, et al. Predicting maternal and perinatal complications in early severe preeclampsia: development a prognostic model. Science & Healthcare. 2020;22(6):35–42. (In Russ). doi: 10.34689/SH.2020.22.6.005
  11. Brouwers L, van der Meiden-van Roest AJ, Savelkoul C, et al. Recurrence of pre-eclampsia and the risk of future hypertension and cardiovascular disease: a systematic review and meta-analysis. BJOG. 2018;125(13):1642–1654. doi: 10.1111/1471-0528.15394
  12. Zazerskaya IE, Emel’yanenko ES, D’yakonov SA. Per aspera ad aspre prognozirovanie preeklampsii ― novye podkhody. StatusPraesens. Ginekologiya, akusherstvo, besplodnyi brak. 2019;(1):34–41. (In Russ).
  13. Dubrovina SO, Mutsalkhanova YuS, Vasilyeva VV. Analysis of the efficacy of the mini-combined test for the prediction of moderate late-onset preeclampsia. Farmateka. 2018;(6):23–28. (In Russ).
  14. Muminova KT. Vozmozhnosti neinvazivnykh postgenomnykh tekhnologii v prognozirovanii i rannei diagnostike preeklampsii. Obstet Gynecol. 2018;(5):5–10. (In Russ). doi: 10.18565/aig.2018.5.5-10
  15. Medvedev MV, Altynnik NA, Knyazev PV. Prediction and prevention of pre-eclampsia and fetal growth restriction at 11–14 weeks of gestation: analysis of 1001 cases. Prenatal diagnosis. 2018;17(3):261–266. (In Russ).
  16. Shtakh AF, Novikova YuA. Assessment of RARR-A level in the serum of blood of pregnant women, obstetric anamnesis and pe riod of birth. University proceedings. Volga region. Medical sciences. 2019;(4):151–160. (In Russ). doi: 10.21685/2072-3032-2019-4-16
  17. Yarygina TA, Bataeva RS. Methodology of 1st trimester screening for preeclampsia and intrauterine growth restriction according to Fetal Medicine Foundation Algorithm (FMF). Ultrasound and Functional Diagnostics. 2018;(4):77–88. (In Russ).
  18. Kudryavtseva EV, Kovalev VV, Baranov II, et al. Correlation of prenatal screening indicators of the I trimester with the risk of pregnancy complications. Obstetrics and Gynecology: News, Opinions, Training. 2020;8(1):38–46. (In Russ). doi: 10.24411/2303-9698-2020-11005
  19. Roberge S, Villa P, Nicolaides K, et al. Early administration of low-dose aspirin for the prevention of preterm and term preeclampsia: a systematic review and meta-analysis. Fetal Diagn Ther. 2012;31:141–146. doi: 10.1159/000336662
  20. Belotserkovtseva AD, Kovalenko LV, Telitsyn DP. Vozmozhnosti prognozirovaniya rannei preeklampsii v 11–13 nedel’ gestatsii. The Siberian Scientific Medical Journal. 2019;39(2):81–85. (In Russ). doi: 10.15372/SSMJ20190211
  21. Hollender M, Volf D. Neparametricheskie metody statistiki. Transl. from Engl. Moscow: Finansy i statistika; 1983. 518 p. (In Russ).
  22. Taylor JR. Vvedenie v teoriyu oshibok. Transl. from Engl. Moscow: Mir; 1985. 272 p. (In Russ).
  23. Glantz S. Primer of Biostatistics. Transl. from Engl. Moscow: Praktika; 1998. 459 p. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Levels of RARP-A in the control group (without a history of preeclampsia) and in groups with late and early manifestations of preeclampsia in the anamnesis.

Download (58KB)
3. Fig. 2. Human chorionic gonadotropin (hCG) levels in the control group (without a history of preeclampsia) and in groups with late and early manifestations of preeclampsia in the anamnesis.

Download (57KB)
4. Fig. 3. MoM–RARP-A levels in the absence of relapse of preeclampsia and moderate and severe relapse severity.

Download (50KB)
5. Fig. 4. RARP-A levels in the absence of relapse of preeclampsia and moderate and severe relapse severity.

Download (55KB)
6. Fig. 5. Human chorionic gonadotropin (hCG) levels in the absence of relapse of preeclampsia and moderate to severe relapse severity.

Download (58KB)

Copyright (c) 2022 Eco-Vector



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».