Преэклампсия в анамнезе: значение показателей биохимического скрининга первого триместра РАРР-А и ХГЧ в прогнозировании рецидива

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования ― оценить значение показателей биохимического скрининга первого триместра РАРР-А (ассоциированного с беременностью протеина А плазмы) и ХГЧ (хорионического гонадотропина человека) для прогнозирования рецидива преэклампсии у беременных с ранней и поздней преэклампсией в гестационном анамнезе.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ 94 историй родов и обменных карт беременных за 2020–2021 гг. и статистический анализ показателей биохимического скрининга первого триместра беременности ― РАРР-А и ХГЧ у беременных с преэклампсией в гестационном анамнезе для оценки возможности прогнозирования рецидива преэклампсии. Общее число случаев разбили на три группы. В первую основную группу включили 31 историю родов с поздней преэклампсией в анамнезе; во вторую основную группу включили 31 историю родов с ранней пре эклампсией в анамнезе. Контрольную группу составили 32 истории родов с неосложнённой беременностью в анамнезе.

Результаты. В группе беременных с преэклампсией в гестационном анамнезе с развитием рецидива преэклампсии выявлено значимое снижение уровня РАРР-А при сроке 11–14 недель беременности. По отношению к ХГЧ получены более высокие в сравнении с контрольными значениями уровни показателей биохимического скрининга первого триместра при позднем развитии преэклампсии, что скорее всего обусловлено не сроками, а тем, что в этом случае существенно превалировали умеренные степени рецидива преэклампсии, в то время как при раннем её проявлении, напротив, превалируют тяжёлые степени рецидива преэклампсии.

Заключение. Снижение уровня РАРР-А, измеряемого в 11–14 недель гестации, ― значимый критерий прогнозирования развития рецидива преэклампсии в группе беременных с преэклампсией в гестационном анамнезе.

Об авторах

Светлана Алексеевна Галеева

Башкирский государственный медицинский университет

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

аспирант

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Ирина Борисовна Фаткуллина

Башкирский государственный медицинский университет

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

д.м.н., профессор

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Евгений Мусинович Гареев

Башкирский государственный медицинский университет

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

к.м.н., доцент

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Наджиба Абдумаджидовна Таджибоева

Башкирский государственный медицинский университет

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

аспирант

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Наталья Алексеевна Стеценко

Башкирский государственный медицинский университет

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

аспирант

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Анна Юрьевна Лазарева

Башкирский государственный медицинский университет

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

аспирант

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Динара Галиевна Ситдикова

Башкирский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Edi4ka1@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8425-6553

аспирант

Россия, 450008, Республика Башкортостан, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Список литературы

  1. Капустин Р.В. Возможности прогнозирования и профилактики преэклампсии у беременных с сахарным диабетом // Журнал акушерства и женских болезней. 2018. Т. 67, № 3. С. 20–29. doi: 10.17816/JOWD67320-29
  2. Sava R.I., March K.L., Pepine C.J. Hypertension in pregnancy: Taking cues from pathophysiology for clinical practice // Clin Cardiol. 2018. Vol. 41, N 2. P. 220–227. doi: 10.1002/clc.22892
  3. 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 лечения). (утв. Российской академией наук 16 мая 2016 г.). Москва ; 2016. Режим доступа: https://rd1.medgis.ru/uploads/userfiles/shared/StandartMed/Protokol-acusher/2.pdf. Дата обращения: 14.07.2022.
  4. Дубровина С.О., Муцалханова Ю.С., Васильева В.В. Раннее прогнозирование преэклампсии (обзор литературы) // Проблемы репродукции. 2018. Т. 24, № 3. С. 67–73. 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. Vol. 214, N 1. P. 103.e1–103.e12. doi: 10.1016/j.ajog.2015.08.034
  6. Боровкова Л.В., Колобова С.О., Черневский Д.К., и др. Профилактика преэклампсии у беременных с хронической артериальной гипертензией // Медицинский альманах. 2018. № 6 (57). С. 60–64. doi: 10.21145/2499-9954-2018-6-60-64
  7. Шалина Р.И., Касум-Заде Н.К., Коноплянников А.Г., и др. Прогнозирование и профилактика преэклампсии в условиях городского центра планирования семьи и репродукции // Акушерство и гинекология. 2020. № 7. С. 61–70. doi: 10.18565/aig.2020.7.61-70
  8. Панащатенко А.С., Панова И.А., Малышкина А.И., и др. Иммунологические и патоморфологические аспекты ранней и поздней преэклампсии // Медицинская иммунология. 2021. Т. 23, № 4. С. 845–852. doi: 10.15789/1563-0625-IAP-2292
  9. Волков В.Г., Бадалова Л.М. Особенности течения беременности у первородящих с ранней преэклампсией // Архив акушерства и гинекологии им. В.Ф. Снегирёва. 2019. Т. 6, № 3. С. 145–150. doi: 10.18821/2313-8726-2019-6-3-145-150
  10. Нургалиева Г.Т., Акильжанова Г.А., Кумарова Г.А., и др. Прогнозирование материнских и перинатальных осложнений при ранней преэклампсии тяжелой степени: разработка прогностической модели // Наука и здравоохранение. 2020. Т. 22, № 6. С. 35–42. doi: 10.34689/SH.2020.22.6.005
  11. Brouwers L., van der Meiden-van Roest A.J., 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. Vol. 125, N 13. P. 1642–1654. doi: 10.1111/1471-0528.15394
  12. Зазерская И.Е., Емельяненко Е.С., Дьяконов С.А. Per aspera ad aspre прогнозирование преэклампсии ― новые подходы // StatusPraesens. Гинекология, акушерство, бесплодный брак. 2019. № 1(54). С. 34–41.
  13. Дубровина С.О., Муцалханова Ю.С., Васильева В.В. Анализ эффективности мини-комбинированного теста для прогноза поздней преэклампсии средней тяжести // Фарматека. 2018. № 6 (359). С. 23–28. doi: https://dx.doi.org/10.18565/pharmateca.2018.6.23-28
  14. Муминова К.Т. Возможности неинвазивных постгеномных технологий в прогнозировании и ранней диагностике преэклампсии // Акушерство и гинекология. 2018. № 5. С. 5–10. doi: 10.18565/aig.2018.5.5-10
  15. Медведев М.В., Алтынник Н.А., Князев П.В. Обмен опытом. Прогноз и предупреждение преэклампсии и замедления роста плода в 11–14 недель беременности: анализ 1001 наблюдения // Пренатальная диагностика. 2018. Т. 17, № 3. С. 261–266.
  16. Штах А.Ф., Новикова Ю.А. Оценка связи уровня РАРР-а в сыворотке крови беременных, акушерского анамнеза и срока родов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. 2019. № 4 (52). С. 151–160. doi: 10.21685/2072-3032-2019-4-16
  17. Ярыгина Т.А., Батаева Р.С. Методика проведения скринингового исследования в первом триместре беременности с расчётом риска развития преэклампсии и задержки роста плода по алгоритму Фонда медицины плода (Fetal Medicine Foundation) // Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2018. № 4. С. 77–88.
  18. Кудрявцева Е.В., Ковалев В.В., Баранов И.И., и др. Взаимо связь показателей пренатального скрининга I триместра с риском осложнений беременности // Акушерство и гинекология. Новости. Мнения. Обучение. 2020. Т. 8, № 1 (27). С. 38–46. 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. Vol. 31. P. 141–146.
  20. Белоцерковцева А.Д., Коваленко Л.В., Телицын Д.П. Возможности прогнозирования ранней преэклампсии в 11–13 недель гестации // Сибирский научный медицинский журнал. 2019. Т. 39, № 2. С. 81–85. doi: 10.15372/SSMJ20190211
  21. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. Пер. с англ. Москва : Финансы и статистика, 1983. 518 с.
  22. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок. Пер. с англ. Москва : Мир, 1986. 272 с.
  23. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. Москва : Практика, 1998. 459 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Уровни РАРР-А в контрольной группе (без преэклампсии в анамнезе) и в группах с поздним и ранним проявлением преэклампсии в анамнезе.

Скачать (58KB)
3. Рис. 2. Уровни хорионического гонадотропина человека (ХГЧ) в контрольной группе (без преэклампсии в анамнезе) и в группах с поздним и ранним проявлением преэклампсии в анамнезе.

Скачать (57KB)
4. Рис. 3. Уровни МоМ–РАРР-А при отсутствии рецидива преэклампсии и умеренной и тяжёлой степени тяжести рецидива.

Скачать (50KB)
5. Рис. 4. Уровни РАРР-А при отсутствии рецидива преэклампсии и умеренной и тяжёлой степени тяжести рецидива.

Скачать (55KB)
6. Рис. 5. Уровни хорионического гонадотропина человека (ХГЧ) при отсутствии рецидива преэклампсии и умеренной и тяжёлой степени тяжести рецидива.

Скачать (58KB)

© ООО "Эко-Вектор", 2022



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».