Results of the perinatal audit of the Northwestern Federal District

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Aim. To assess the results of a perinatal audit of the Northwestern Federal District and to identify opportunities for a decrease in perinatal mortality.

Methods. The audit of perinatal loss was conducted in two stages: (1) remote audit — audit of perinatal mortality indicators; (2) medical history audit — audit of cases of perinatal death of a child based on medical documentation. Held the copy of the data from the 925 medical records for 220 cases of perinatal death. The perinatal audit of the Northwestern Federal District used the Nordic-Baltic perinatal death classification. The following statistical me­thods were used for statistical data processing: incidence rate of a trait was determined by using frequency tables, the statistical significance of differences was tested by using contingency tables, the Chi-square criterion, along with the Pearson correlation coefficient. The statistical significance of differences in quantitative indicators was assessed by using Student's t-Test. The significance level was set at p <0.05.

Results. It was found that in the Northwestern Federal District pregnancy losses III category of the Nordic-Baltic classification (gestational age newborn, more than 28 weeks, without congenital malformations and intraute­rine growth restriction) is 27.5%, intranatal losses VI category of the Nordic-Baltic classification (gestational age newborn, more than 28 weeks, without congenital malformations and intrauterine growth restriction) — 7.4%, the loss of newborns VIII–XI category of the Nordic-Baltic classification (gestational age newborn, more than 28 weeks, without congenital malformations and intrauterine growth restriction) — 16.9%. Among children who died during the perinatal period, children of gestational age over 28 weeks significantly predominate (p=0.003). In the nosological structure of stillbirth, most of the diseases are associated with respiratory disorders (85.9%), infectious complications are 14.1%. The main causes of death of newborns in the early neonatal period are respiratory disorders — 40.0% and infectious diseases specific to the perinatal period — 36.0%. The assessment of the sexual prevalence of pregnancy losses did not reveal a statistically significant difference (p=0.29). The assessment of the sexual characteristics of intranatal losses showed that boys significantly predominate (p=0.003).

Conclusion. The perinatal audit revealed that, in the Northwestern Federal District, the level of the mobile reserve of perinatal losses associated with managed causes is 51.8%.

About the authors

D O Ivanov

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: audit-line1@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg, Russian

K G Shevtsova

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Author for correspondence.
Email: audit-line1@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg, Russian

K E Moiseeva

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: audit-line1@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg, Russian

Sh D Harbedia

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: audit-line1@yandex.ru
Russian Federation, Saint Petersburg, Russian

References

  1. Ivanov D.O. Rukovodstvo po perinatologii. (Perinatology guideline.) SPb.: Informnavigator. 2019; 1519 р. (In Russ.)
  2. Aleksandrovich Yu.S., Parshin Ye.V., Pshenisnov K.V. Prediction of early outcomes of critical conditions in newborns. Vestnik aneste­ziologii i reanimatologii. 2012; 9 (4): 36–42. (In Russ.)
  3. Baranov A.A., Al'bitskij V.Ju. Smertnost' detskogo naselenija Rossii (tendentsii, prichiny i puti ih snizhenija). (Child mortality rate in Russia (trends, causes and ways to reduce them).) M.: Sojuz pediatrov Rossii. 2009; 387 p. (In Russ.)
  4. Harbedija Sh.D. Statisticheskij uchet i standartizacija v zdravoohranenii. (Statistical accounting and standardization in health care.) SPb.: Sotis-Med. 2018; 228 р. (In Russ.)
  5. Kulakov V.I., Vihlyaeva V.M. Perinatal`nyj audit pri prezhdevremenny`h rodah. (Perinatal audit for premature birth.) M.: Vodolej. 2005; 223 р. (In Russ.)
  6. Davydenko N.B., Tatareva S.V., Nikolaeva E.B., Malyamova L.N. On improvement of perinatal care of mothers and infants in Sverdlovsk region. Uralskiy meditsinskiy zhurnal. 2011; (12): 5–9. (In Russ.)
  7. Devyatova E.O., Litvinova A.M. Preventing and non-preventing neonatal death reasons in the Ural federal region. Uralskiy meditsinskiy zhurnal. 2011; (7): 52–55. (In Russ.)
  8. Litvinova A.M., Devyatova E.O., Davidenko N.B. Prophylaxis of infantile mortality in the Ural federal region on the basis of reduction of preventable death causes. Vestnik Ural`skoj medicinskoj akademicheskoj nauki. 2009; (4): 36–38. (In Russ.)
  9. Osnovnyye pokazateli zdorov'ya materi i rebenka, deyatel'nost' sluzhby okhrany detstva i rodovspomozheniya v Rossiyskoy Federatsii v 2018 godu. Elektronnyy statisticheskiy sbornik. (The main indicators of maternal and child health, the activities of the service of the protection of children and obstetric aid in the Russian Federation in 2018. Electronic statistical collection.) http://mednet.ru/images/stories/files/static/zdorovie_materi_i_rebenka_2018.doc (access date: 22.06.2020). (In Russ.)
  10. Kravchenko E.N., Krivchik G.V. Estimation of perinatal losses in a large region of Western Siberia. Zhurnal ROAG. 2007; (3): 24–26. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2020 Ivanov D.O., Shevtsova K.G., Moiseeva K.E., Harbedia S.D.

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 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».