Preeclampsia features in pregnancy with gestational diabetes mellitus

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

Hypothesis/aims of study. The high prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) and the social importance of preeclampsia (PE) due to massive perinatal morbidity and mortality, as well as the high rate of PE in GDM pregnancy define the need to study the characteristics of pregnancy course in these women to develop the prevention and management of pregnancy complication. This study aimed at evaluating clinical and laboratory features of PE in GDM pregnancy.

Study design, materials and methods. According to the inclusion criteria, 112 pregnant women were enrolled in this prospective cohort study after 24 weeks of gestation: with GDM and PE (n = 24), with PE (n = 22); with GDM (n = 37), without studied pregnancy complications (n = 37). We assessed serum levels of placental growth factor (PIGF) and soluble FMS-like tyrosine kinase-1 (sFlt-1). Pregnancy course and labour were evaluated using medical history.

Results. Severe PE developed more often (p = 0.0014, Chi-square test) in the PE group (59%, n = 13) compared to the GDM + PE group (13%, n = 3). Elective preterm labour occurred more often in the PE group compared to other study groups (PE: 23%, n = 5; GDM + PE: 9%, n = 2; p < 0.0001, Chi-square test with Yates correction), which is in line with the severity of PE in this group. The rate of preterm labour did not differ between the GDM + PE group and the group without studied pregnancy complications. Moreover, the mean fasting glucose level was higher in the GDM group compared to the GDM + PE group (p = 0.01, Mann–Whitney test). The GDM + PE group was characterized by fasting hyperglycemia episodes and a basal insulin regimen, while the GDM group by postprandial glucose peaks, and a bolus insulin regimen. Women with GDM + PE were notable for the high pre-pregnancy body mass index (29.0 ± 6.58 kg/m2), and a family history of DM was more typical for women with GDM without PE (59%, n = 19). The sFlt-1/PIGF ratio did not differ between the GDM + PE, GDM and control groups and was lower compared to the PE group (p < 0.0001, Fisher’s LSD test). PIGF level was not different in the GDM + PE and GDM groups, but was lower compared to the control group.

Conclusion. Our study showed that PE in women with GDM is more benign than in patients without GDM, taking into account both clinical and laboratory signs. At the same time, obesity appears to be one of the most important risk factors for the both pregnancy complications. The data of this study, in addition to those described in the literature, suggest that initial carbohydrate disorders play a disease-limiting, protective role in a vicious cycle of PE due to angiogenesis stimulation. The use of angiogenesis factors as markers of PE in GDM patients is limited, which requires further research.

About the authors

Ofelia A. Bettikher

V.A. A lmazov National Medical Research Center

Author for correspondence.
Email: ophelia.bettikher@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1161-1558
SPIN-code: 4398-3964

MD, Post-Graduate Student. The Department of Obstetrics and Gynecology, the Faculty of Medicine, the Institute of Medical Education

Russian Federation, Saint Petersburg

Irina E. Zazerskaya

V.A. A lmazov National Medical Research Center

Email: zazera@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8175-7886
SPIN-code: 5873-2280

MD, PhD, DSci (Medicine), the Head of the Department of Obstetrics and Gynecology. The Faculty of Medicine, the Institute of Medical Education

Russian Federation, Saint Petersburg

Polina V. Popova

V.A. A lmazov National Medical Research Center

Email: pvpopova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3697-7791
SPIN-code: 1150-3432

MD, PhD, the Head of the Research Laboratory for Endocrine Diseases in Pregnant Women. The Institute of Endocrinology

Russian Federation, Saint Petersburg

Elena Yu. Vasilyeva

V.A. A lmazov National Medical Research Center

Email: elena-almazlab@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2115-8873
SPIN-code: 8546-5546

MD, the Head of the Central Clinical Diagnostic Laboratory

Russian Federation, Saint Petersburg

Viktor A. Bart

V.A. A lmazov National Medical Research Center

Email: vbartvit@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9406-4421
SPIN-code: 9400-0754

PhD, the Head of the Research Laboratory of Biostatistics. The Research Department of Mathematical Modeling and Analysis

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Lowe LP, Metzger BE, Dyer AR, et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcome (HAPO) study: an overview. In: Gestational diabetes during and after pregnancy. Ed. by C. Kim, A. Ferrara. Springer Nature Switzerland AG; 2019. Р. 17-34. https://doi.org/10.1007/978-1-84882-120-0_2.
  2. Nerenberg KA, Johnson JA, Leung B, et al. Risks of gestational diabetes and preeclampsia over the last decade in a cohort of Alberta women. J Obstet Gynaecol Can. 2013;35(11):986-994. https://doi.org/10.1016/S1701-2163(15)30786-6.
  3. Письмо Минздрава России от 7 июня 2016 г. № 15-4/10/2-3483 «Гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и в послеродовом периоде. Преэклампсия. Эклампсия. Клинические рекомендации (Протокол лечения)». – М., 2016. – 40 с. [Letter From The Ministry Of Health № 15-4/10/2-3483 «Gipertanzivniye rasstroystva vo vremya beremennosti, v rodah i v poslerodovom periode. Preeklampsiya. Eclampsiya. Klinicheskie recommendatsii (Protokol lecheniya)», dated 2016 June 7. Moscow; 2016. 40 р. (In Russ.)]. Доступно по: http://www.rokb.ru/sites/default/files/pictures/gipertenzivnye_rasstroystva_vo_vremya_beremennosti_v_rodah_i_poslerodovom_periode._preeklampsiya._eklampsiya.pdf. Ссылка активна на 26.07.2019.
  4. HAPO Study Cooperative Research Group. Hyperglycaemia and adverse pregnancy outcome (HAPO) study: associations with maternal body mass index. BJOG. 2010;117(5):575-584. https://doi.org/10.1111/j.1471-0528.2009.02486.x.
  5. Schneider S, Freerksen N, Röhrig S, et al. Gestational diabetes and preeclampsia – similar risk factor profiles? Early Hum Dev. 2012;88(3):179-184. https://doi.org/10.1016/j.earlhumdev.2011.08.004.
  6. Houser M, Tuuli M, Macones G, Odibo A. Is the association between gestational diabetes and preeclampsia modified by obesity? AJOG. 2011;204(1):S115. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2010.10.290.
  7. Ostlund I, Haglund B, Hanson U. Gestational diabetes and preeclampsia. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2004;113(1):12-16. https://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2003. 07.001.
  8. Montoro MN, Kjos SL, Chandler M, et al. Insulin resistance and preeclampsia in gestational diabetes mellitus. Diabetes Care. 2005;28(8):1995-2000. https://doi.org/10.2337/diacare.28.8.1995.
  9. Wen SW, Xie RH, Tan H, et al. Preeclampsia and gestational diabetes mellitus: pre-conception origins? Med Hypotheses. 2012;79(1):120-125. https://doi.org/10.1016/ j.mehy.2012.04.019.
  10. Vieira MC, Begum S, Seed PT, et al. Gestational diabetes modifies the association between PlGF in early pregnancy and preeclampsia in women with obesity. Pregnancy Hypertens. 2018;13:267-272. https://doi.org/10.1016/ j.preghy.2018.07.003.
  11. El-Tarhouny SA, Almasry SM, Elfayomy AK, et al. Placental growth factor and soluble Fms-like tyrosine kinase 1 in diabetic pregnancy: A possible relation to distal villous immaturity. Histol Histopathol. 2014;29(2):259-272. https://doi.org/10.14670/HH-29.259.
  12. Lappas M. Markers of endothelial cell dysfunction are increased in human omental adipose tissue from women with pre-existing maternal obesity and gestational diabetes. Metabolism. 2014;63(6):860-873. https://doi.org/10.1016/ j.metabol.2014.03.007.
  13. Troncoso F, Acurio J, Herlitz K, et al. Gestational diabetes mellitus is associated with increased pro-migratory activation of vascular endothelial growth factor receptor 2 and reduced expression of vascular endothelial growth factor receptor 1. PLoS One. 2017;12(8):e0182509. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0182509.
  14. Romero R, Nien JK, Espinoza J, et al. A longitudinal study of angiogenic (placental growth factor) and anti-angiogenic (soluble endoglin and soluble vascular endothelial growth factor receptor-1) factors in normal pregnancy and patients destined to develop preeclampsia and deliver a small for gestational age neonate. J Matern Fetal Neonatal Med. 2008;21(1):9-23. https://doi.org/10.1080/14767050701830480.
  15. Клинические протоколы ведения пациентов по специальности «Акушерство и гинекология». Часть 2 / Под ред. И.Е. Зазерской. – СПб.: Эко-Вектор, 2016. – 339 с. [Klinicheskie protokoly vedeniya pacientov po specialnosti “Akusherstvo i ginekologiyaˮ. Chast 2. Ed. by I.E. Zazerskaya. Saint Petersburg: Eko-Vektor; 2016. 339 р. (In Russ.)]
  16. Ахметова Е.С., Ларева Н.В., Мудров В.А., Гергесова Е.Е. Особенности течения беременности при гестационном сахарном диабете и прогнозирование диабетической фетопатии // Журнал акушерства и женских болезней. – 2017. – Т. 66. – № 4. – С. 14–24. [Akhmetova ES, Lareva NV, Mudrov VA, Gergesova EE. Features of pregnancy with gestational diabetes mellitus and prediction of diabetic fetopathy. Zhurnal akusherstva i zhenskikh boleznei. 2017;66(4):14-24. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17816/JOWD66414-24.
  17. Аржанова О.Н., Кветной И.М., Полякова В.О., и др. Акушерские и патоморфологические особенности течения беременности у женщин с гестационным сахарным диабетом // Журнал акушерства и женских болезней. – 2011. – Т. 60. – № 3. – С. 44–48. [Arjanova ON, Kvetnoy IM, Polyakova VO, et al. Akusherskie i patomorfologicheskie osobennosti techenija beremennosti u zhenshhin s gestacionnym saharnym diabetom. Zhurnal akusherstva i zhenskikh boleznei. 2011;60(3):44-48. (In Russ.)]
  18. Phan K, Elbaz L, Gomez Y-H, et al. Arterial stiffness for the prediction of gestational diabetes, gestational hypertension, and pre-eclampsia. Journal of the American Society of Hypertension. 2015;9(4):e31. https://doi.org/10.1016/ j.jash.2015.03.073.
  19. Song Y, Yang H. [Clinical use of continuous glucose monitoring system in gestational diabetes mellitus and type 2 diabetes complicated with pregnancy. (In Chinese)]. Zhonghua Fu Chan Ke Za Zhi. 2014;49(8):579-583.
  20. Landon MB, Spong CY, Thom E, et al. A multicenter, randomized trial of treatment for mild gestational diabetes. N Engl J Med. 2009;361(14):1339-1348. https://doi.org/10.1056/NEJMoa0902430.
  21. Crowther CA, Hiller JE, Moss JR, et al. Effect of treatment of gestational diabetes mellitus on pregnancy outcomes. N Engl J Med. 2005;352(24):2477-2486. https://doi.org/10.1056/NEJMoa042973.
  22. Escudero CA, Herlitz K, Troncoso F, et al. Pro-angiogenic role of insulin: from physiology to pathology. Front Physiol. 2017;8:204. https://doi.org/10.3389/fphys.2017.00204.
  23. 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. [Kapustin RV. Possibilities for prediction and prevention of preeclampsia in women with diabetes mellitus. 2018;67(3):20-29. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17816/JOWD67320-29.
  24. Капустин Р.В., Аржанова О.Н., Полякова В.О. Экспрессия сосудистотропных сигнальных молекул в ткани плацент при гестационном сахарном диабeте // Молекулярная медицина. – 2012. – № 5. – C. 45–49. [Kapustin RV, Arzhanova ON, Polyakova VO. Vascular tropic signaling molecules expression in the placental tissue samples from puerperae with gestational diabetes mellitus. Molecular Medicine. 2012;(5):45-49. (In Russ.)]
  25. Lehnen H, Mosblech N, Reineke T, et al. Prenatal clinical assessment of sFlt-1 (soluble fms-like tyrosine kinase-1)/PlGF (placental growth factor) ratio as a diagnostic tool for preeclampsia, pregnancy-induced hypertension, and proteinuria. Geburtshilfe Frauenheilkd. 2013;73(5):440-445. https://doi.org/10.1055/s-0032-1328601.
  26. Rana S, Schnettler WT, Powe C, et al. Clinical characterization and outcomes of preeclampsia with normal angiogenic profile. Hypertension in Pregnancy. 2013;32(2):189-201. https://doi.org/10.3109/10641955.2013.784788.
  27. Zera CA, Seely EW, Wilkins-Haug LE, et al. The association of body mass index with serum angiogenic markers in normal and abnormal pregnancies. Am J Obstet Gynecol. 2014;211(3):247.e1-7. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2014.03.020.
  28. Verlohren S, Galindo A, Schlembach D, et al. An automated method for the determination of the sFlt-1/PIGF ratio in the assessment of preeclampsia. Am J Obstet Gynecol. 2010;202(2):161.e1-161.e11. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2009.09.016.
  29. Benton SJ, Hu Y, Xie F, et al. Angiogenic factors as diagnostic tests for preeclampsia: a performance comparison between two commercial immunoassays. Am J Obstet Gynecol. 2011;205(5):469.e1-8. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2011.06.058.
  30. Andersen LB, Frederiksen-Møller B, Work Havelund K, et al. Diagnosis of preeclampsia with soluble Fms-like tyrosine kinase 1/placental growth factor ratio: an inter-assay comparison. J Am Soc Hypertens. 2015;9(2):86-96. https://doi.org/10.1016/j.jash.2014.11.008.
  31. Naljayan MV, Karumanchi SA. New developments in the pathogenesis of preeclampsia. Adv Chronic Kidney Dis. 2013;20(3):265-270. https://doi.org/10.1053/j.ackd.2013. 02.003.
  32. Birdir C, Droste L, Fox L, et al. Predictive value of sFlt-1, PlGF, sFlt-1/PlGF ratio and PAPP-A for late-onset preeclampsia and IUGR between 32 and 37 weeks of pregnancy. Pregnancy Hypertens. 2018;12:124-128. https://doi.org/10.1016/j.preghy.2018.04.010.
  33. Капустин Р.В., Аржанова О.Н. Субклиническое воспаление как фактор развития инсулинорезистентности во время беременности // Российский вестник акушера-гинеколога. – 2017. – Т. 17. – № 1. – С. 27–36. [Kapustin RV, Arzhanova ON. Subclinical inflammation as a factor for the development of insulin resistance during pregnancy. Rossiiskii vestnik akushera-ginekologa. 2017;17(1):27-36. (In Russ.)]. https://doi.org/10.17116/ rosakush201717127-36.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Placental growth factor levels in the survey groups: 1 — gestational diabetes mellitus + preeclampsia; 2 — preeclampsia; 3 — gestational diabetes mellitus; 4 — controls; CI — confidential interval; F — criterion ANOVA; p — statistical significance level

Download (76KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Soluble FMS-like tyrosine kinase-1 levels in the survey groups: 1 — gestational diabetes mellitus + preeclampsia; 2 — preeclampsia; 3 — gestational diabetes mellitus; 4 — controls; CI — confidential interval; F — criterion ANOVA; p — statistical significance level

Download (71KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Soluble FMS-like tyrosine kinase-1 / placental growth factor ratios in the survey groups: 1 — gestational diabetes mellitus + preeclampsia; 2 — preeclampsia; 3 — gestational diabetes mellitus; 4 — controls; CI — confidential interval; F — criterion ANOVA; p — statistical significance level

Download (63KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2019 Bettikher O.A., Zazerskaya I.E., Popova P.V., Vasilyeva E.Y., Bart V.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».