Прогноз железодефицитной анемии у беременных с разными соматотипами

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Анемия во время беременности, не диагностированная и не леченная своевременно, служит причиной различных акушерских осложнений — самопроизвольных выкидышей, преждевременных родов, нарушения кровообращения в маточно-плацентарно-плодовой системе, акушерских кровотечений, анте- и интранатальной гибели плода.

Цель — изучить частоту железодефицитной анемии у беременных с учетом типа конституции и разработать прогностическую модель возникновения данной нозологии.

Материалы и методы. Обследовали 390 беременных. Соматометрию проводили по способу Р.Н. Дорохова в сроках беременности, не превышающих 9–10 нед. Из наблюдаемых беременных 110 являлись представителями макросоматотипа, 173 — мезо- и 107 — микросоматотипа. Определяли уровни гемоглобина и эритроцитов по известным методикам. Содержание железа в крови оценивали колориметрическим способом с феррозином при помощи набора реагентов «Железо Парма» (ООО «Парма Диагностика»). Гепцидин в сыворотке крови определяли спектрофотометрически методом ELISA.

Результаты. Железодефицитная анемия наиболее часто встречалась при беременности у представительниц макро- и микросоматотипа в сравнении с мезосоматотипами (р < 0,05). Анемии тяжелой степени в наблюдаемых группах не было. Концентрация гематологических показателей (железо и гепцидин в сыворотке крови) была значительно выше в группе беременных со скрытым течением анемии в сравнении с группой без признаков анемии (р < 0,05). Во II триместре у женщин группы со скрытым течением возникла железодефицитная анемия. При помощи множественного регрессионного анализа получена формула для прогноза наступления железодефицитной анемии у беременных разных соматотипов.

Заключение. Гематологические показатели (железо и гепцидин в сыворотке крови) следует относить к маркерам железодефицитной анемии и своевременно прогнозировать наступление патологии. Математическая формула позволяет с высокой точностью определить наступление железодефицитной анемии у беременных с учетом типа конституции в I триместре беременности и предупредить развитие патологии.

Об авторах

Кристина Гурамовна Томаева

Северо-Осетинская государственная медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: tomaevakg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0269-5507

канд. мед. наук

Россия, 362019, Владикавказ, ул. Пушкинская, д. 40

Сергей Николаевич Гайдуков

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: gaiducovsn@yandex.ru

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Елена Николаевна Комиссарова

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: komissaren@yandex.ru

д-р биол. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Леонид Александрович Кокоев

Северо-Осетинская государственная медицинская академия

Email: kokoevlev15@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4534-3499

MD

Россия, 362019, Владикавказ, ул. Пушкинская, д. 40

Список литературы

  1. Smith C., Teng F., Branch E. et al. Maternal and perinatal morbidity and mortality associated with anemia in pregnancy // Obstet. Gynecol. 2019. Vol. 134. No. 6. P. 1234–1244. doi: 10.1097/AOG.0000000000003557
  2. Telarović S., Čondić L. Frequency of iron deficiency anemia in pregnant and non-pregnant women suffering from restless legs syndrome // Hematology. 2019. Vol. 24. No. 1. P. 263–267. doi: 10.1080/16078454.2018.1560935
  3. Wani S., Noushad M., Ashiq S. Regain study: Retrospective study to assess the effectiveness, tolerability, and safety of ferric carboxymaltose in the management of iron deficiency anemia in pregnant women // Anemia. 2019. Vol. 2019. P. 4640635. doi: 10.1155/2019/4640635
  4. Kroot J.J., Tjalsma H., Fleming R.E., Swinkels D.W. Hepcidin in human iron disorders: diagnostic implications // Clin. Chem. 2011. Vol. 57. No. 12. P. 1650–1669. doi: 10.1373/clinchem.2009.140053
  5. Гайдуков С.Н., Некрасов К.В., Атласов В.О. Распространенность употребления женщинами алкоголя до и во время беременности и ее социально-демографические детерминанты // Журнал акушерства и женских болезней. 2008. Т. 57. № 2. С. 11–16.
  6. Тапильская Н.И., Воробцова Н., Гайдуков С.Н. Применение виферона в III триместре беременности для профилактики инфицирования новорожденных вирусом папилломы человека // Terra Medica Nova. 2006. № 4. С. 15–17.
  7. Комиссарова Е.Н., Панасюк Т.В. Особенности биологической зрелости детей в зависимости от соматотипа // Морфология. 2009. Т. 136. № 4. С. 79.
  8. Панасюк Т.В., Комиссарова Е.Н., Нгуен В.Т. Физическое развитие детей Вьетнама младшего школьного возраста, проживающих в городе и сельской местности // Морфология. 2012. Т. 141. № 3. С. 80.
  9. Томаева К.Г., Гайдуков С.Н., Комиссарова Е.Н., Салехов С.А. Прогнозирование риска развития преэклампсии у женщин с разными соматотипами // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2020. Т. 19. № 3. С. 45–50. doi: 10.20953/1726-1678-2020-3-45-50
  10. Томаева К.Г., Гайдуков С.Н. Изучение модели прогнозирования риска развития преэклампсии у женщин с разными соматотипами // Журнал акушерства и женских болезней. 2019. Т. 68. № 6. С. 65–72. doi: 10.17816/JOWD68665-72
  11. Томаева К.Г. Прогнозирование плацентарной недостаточности у беременных с различными соматотипами // Журнал акушерства и женских болезней. 2020. Т. 69. № 4. С. 23–28. doi: 10.17816/JOWD69423-28
  12. Дорохов Р.Н., Чернова В.Н., Бубненкова О.М. Характер распределения жировой массы тела лиц различного возраста мужского и женского пола // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2015. № 9. С. 91–96. doi: 10.5930/issn.1994-4683.2015.09.127.p91-96
  13. Дорохов Р.Н. Опыт использования оригинальной метрической схемы соматотипирования в спортивно-морфологических исследованиях // Теория и практика физической культуры. 1991. № 1. С. 14−20.
  14. Камышников В.С. Клинико-биохимическая лабораторная диагностика: справочник. Минск: Интерпрессервис, 2003.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Концентрация сывороточного железа в обследованных группах. МаС — макросоматический тип; МеС — мезосоматический тип; МиС — микросоматический тип. * различия между показателями в сроке гестации 9–10 и 21–22 нед. (p < 0,05); # различия между группами беременных без анемии и беременных со скрытым течением анемии (p < 0,05); δ различия между группами беременных без анемии и беременных с анемией (p < 0,05)

Скачать (134KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Концентрация сывороточного гепцидина в обследованных группах. МаС — макросоматический тип; МеС — мезосоматический тип; МиС — микросоматический тип. * различия между показателями в сроке гестации 9–10 и 21–22 нед. (p < 0,05); # различия между группами беременных без анемии и беременных со скрытым течением анемии (p < 0,05); δ различия между группами беременных без анемии и беременных с анемией (p < 0,05)

Скачать (137KB)
Метаданные

© ООО «Эко-Вектор», 2021



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».