Прогнозирование спонтанных преждевременных родов по клинико-анамнестическим данным

Дядичкина О.В. (аспирант кафедры акушерства и гинекологии)

Научный руководитель: д.м.н., профессор Радецкая Л.Е.

УО «Витебский государственный медицинский университет»,

г. Витебск

Актуальность. Преждевременные роды являются одной из основных причиной заболеваемости и смертности новорожденных. Перинатальная смертность при преждевременных родах наблюдается в 8–13 раз чаще, чем при срочных, а 50 % недоношенных детей страдают тяжелыми неврологическими заболеваниями [1,2]. Поэтому прогнозирование и профилактика преждевременных родов является актуальной проблемой современного акушерства.

Цель. Разработать модель прогнозирования спонтанных преждевременных родов, основанную на выявлении наиболее значимых клинико-анамнестических факторов риска.

Материалы и методы исследования. Проведен ретроспективный клинико-анамнестический анализ историй родов пациенток, родоразрешенных в УЗ «Витебская городская клиническая больница скорой медицинской помощи», «Витебский областной клинический родильный дом», «Витебский городской клинический родильный дом №2», «Брестский областной родильный дом» за период 2013-2014 год.

Основную группу (I группа) составили 390 пациенток с одноплодной беременностью, которая закончилась спонтанными преждевременными родами в сроке от 172 до 258 дней (медиана 238 дня).

В контрольную группу (II группа) вошли 200 женщин с одноплодной беременностью, родившие доношенных здоровых детей в сроке от 260 до 291 дня (медиана 280 дней).

Результаты исследования обработаны непараметрическими методами вариационной статистики с помощью программ Statistica 8.0 и MedCalc. Математическая обработка данных включала проверку нормальности распределения количественных показателей в выборке. Для сравнения количественных данных между группами использовался U-критерий Манна-Уитни, для количественны - χ2 –Пирсона. Оценку интегральной диагностической информативности количественных показателей проводили с помощью метода ROC–анализ. Пороговое значение количественных признаков определяли при построении ROC-кривых как величину оптимального сочетания чувствительности и специфичности показателя. Эффект воздействия каждого конкретного фактора риска преждевременных родов оценивали по величине отношения шансов (OR) и его 95% доверительного интервала. Для построения прогностической модели использовали метод бинарной логистической регрессии с пошаговым включением предикторов. Вероятность наступления события (преждевременных родов) рассчитывали по формуле [3]: р =1/(1+y^-1), где y = b1*X1 + b2*Х2+...+ bn*Xn + а, е - основание натурального логарифма, равное 2,71828182845904; Х1,... Хn – значения независимых между собой переменных; b1... bn – коэффициенты, определенные в ходе регрессионного анализа; а – некоторая константа регрессии. Расчет степеней вероятности развития события и формирование групп риска на основании бинарной логистической регрессии производили по определению перцентильного интервала (от 10 и 90). При всех видах статистического анализа критическое значение уровня значимости принимали как равное 0,05.

Результаты исследования. Для построения модели были проанализированы основные социальные (семейное положение, вредные привычки), биологические характеристики (возраст, рост, масса тела, индекс массы тела), экстрагенитальные и генитальные заболевания, акушерско-гинекологический анамнез, особенности течения настоящей беременности.

Медико-социальными факторами, значимыми для преждевременного прерывания беременности, явились возраст пациентки более 30 лет (OR=1,04; 95% CI 1,02-1,08, p<0,05), индекс масса тела до беременности более 23,2 кг/м² (OR=2,62; 95% CI 1,78-3,84, p<0,05), курение (OR=2,52; 95% CI 1,19-5,30, p<0,05), наличие преждевременных родов (OR=8,25; 95% CI 2,57-26,51, p<0,05) и самопроизвольных абортов в анамнезе (OR=2,84; 95% CI 1,45-5,58, p<0,05).

Ведущее место среди факторов, относящихся к осложнениям настоящей беременности, занимали угроза ее прерывания в 1-3 триместрах (OR от 1,94 до 2,44; 95% Cl 1,63-3,67 и 1,41-4,22, р<0,05), истмико-цервикальная недостаточность (OR=2,45; 95% Cl 1,48-4,05 р<0,05). Значимыми факторами среди лабораторно-инструментальных явились увеличение в периферической крови количества лейкоцитов более 10,0*10⁹/л (OR=1,14; 95% CI 1,10-1,19, p<0,05), увеличение количества нейтрофильных гранулоцитов более 7,5*10⁹/л (OR=2,96; 95% CI 1,99-4,39, p<0,05) и укорочение длины шейки матки до 33 мм при эхоскопии во 2 триместре беременности (OR=2,84; 95% CI 1,59-5,06, p<0,05).

На следующем этапе, используя все отобранные показатели, для повышения эффективности прогнозирования преждевременных родов разработана статистическая модель в виде регрессионного уравнения (Р), позволяющая прогнозировать у пациентки вероятность наступления преждевременных родов. Для построения модели использовали метод пошагового включения предикторов, который ранжирует признаки в соответствии с их вкладом в модель. Наиболее существенными прогностическими признаками, внесшими максимальный вклад в регрессионную модель, оказались преждевременные роды в анамнезе, ИМТ более 23,2 кг/м², клинические признаки прерывания беременности в 1, 2 и 3 триместрах, длина шейки матки менее или равна 33 мм при эхоскопии во 2 триместре, увеличение абсолютного количества нейтрофилов более 7,5*10⁹/л. Пошаговое их включение в статистическую модель привело к составлению регрессионного уравнения (Р), позволяющего прогнозировать вероятность развития у пациенток преждевременных родов c чувствительность 78,9% и специфичностью 76,0%: P=1/(1+e^-у), где е - основание натурального логарифма и имеет значение 2,71828182845904; у=-1,3003 + 1,68271*Х₁ + 1,22344*Х₂ + 0,53310*Х_З + 0,76432*Х₄ + 1,82018*X₅ + 0,67824*Х₆ + 0,53625*Х₇; х₁ - преждевременные роды в анамнезе, х₂ – ИМТ более 23,2 кг/м² , х₃ - клинические признаки прерывания беременности в 1 триместре, х₄ - клинические признаки прерывания беременности во 2 триместре, х₅ - клинические признаки прерывания беременности в 3 триместре, х₆ – длина шейки матки менее или равна 33 мм во 2 триместре, х₇ – увеличение абсолютного количества нейтрофилов более 7,5*10⁹/л.

Факторы риска в уравнения вводятся в соответствии с его наличием: 0- отсутствует фактор, 1 – фактор присутствует.

Используя 90 и 10 перцентили, определены границы степеней вероятности развития преждевременных родов.

Так нами были сформированы 3 группы пациенток:

• с низкой вероятностью (≤10%) р = 0-0,39;

• с умеренной вероятностью (от 10 до 90%) р = 0,4-0,79;

• с высокой вероятностью (≥90%) р = 0,8-1,0.

Выводы. Таким образом, в ходе анализа выявлены наиболее значимые клинико-анамнестические показатели, которые могут рассматриваться в качестве ключевых факторов риска развития преждевременных родов. Информативными оказались показатели, характеризующие особенности течения беременности (клинические признаки угрозы прерывания беременности, ИЦН), особенности акушерско-гинекологического анамнеза (преждевременные роды в анамнез) и показатели периферической крови (увеличение количества лейкоцитов за счет нейтрофильных гранулоцитов). Построенное на этих факторах уравнение может служить моделью прогнозирования риска спонтанных преждевременных родов с чувствительностью 78,9% и специфичностью 76,0%. Деление пациенток на группы риска позволит оптимизировать обоснованность госпитализации и длительность стационарного лечения беременных с угрожающими преждевременными родами.

Литература

1. Семенова, М.В. Перинатальные исходы преждевременныхродов /М.В. Семенова //Вопр. практ. пед. – 2010. – Т. 5. – С. 73-74.

2. National, regional and worldwide estimates of preterm birth / H. Blencowe [et al.] // The Lancet. – 2012. – Vol. 9, 379(9832). – P. 2162-2172.

3.Трухачева, Н.В. Математическая статистика в медико-биологических исследованиях с применением пакета Statistica. – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2013. – 384 с.

Дата добавления: 2015-05-06