CC BY
0
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОБЗОРЫ
Поздние преждевременные роды: факторы риска, прогнозирование, управление рисками [обзор 2018-2023 гг.)
Фаткуллина Л.С., Мулендеева М.А.
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, 420012, г. Казань, Российская Федерация
Резюме
Конгресс Международной федерации акушерства и гинекологии (International Federation of Gynecology and Obstetrics, FIGO) 2018 г. обозначил преждевременные роды как нерешенную и не решаемую современными методами проблему. Перспективы заключаются в раскрытии механизма преждевременных родов, а также в разработке и внедрении эффективных практик предупреждения дистресс-синдрома и родо-разрешения. В структуре преждевременных родов более половины случаев (почти 60%) приходится на поздние преждевременные роды. В обзорной статье рассмотрены факторы риска, прогнозирование и стратегии управления при преждевременных родах в период с 34 до 36+6 нед беременности.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Фаткуллина Л.С., Мулендеева М.А. Поздние преждевременные роды: факторы риска, прогнозирование, управление рисками (обзор 2018-2023 гг.) // Акушерство и гинекология: новости, мнения, обучение. 2024. Т. 12. Спецвыпуск. С. 99-104. D0I: https://doi.org/10.33029/2303-9698-2024-12-suppl-99-104 Статья поступила в редакцию 15.11.2023. Принята в печать 15.01.2024
Ключевые слова:
поздние
преждевременные роды; дистресс-синдром; родоразрешение; факторы риска; прогнозирование; управление рисками
Late preterm birth: risk factors, prognosis, risk management (review 2018-2023)
Fatkullina L.S., Kazan State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation,
Mulendeeva M.A. 420012, Kazan, Russian Federation
Abstract
The FIGO Congress (2018) identified preterm birth as an unresolved problem that cannot be solved by modern methods. Prospects lie in revealing the mechanism of premature birth, as well as in the development and implementation of effective practices for preventing distress syndrome and delivery. In the structure of preterm birth, more than half of the cases (almost 60%) are due to late premature birth. His review article examines risk factors, prognosis and management strategies for preterm birth in the period from 34 to 36+6 weeks of gestation.
Funding. The study had no sponsor support.
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
For citation: Fatkullina L.S., Mulendeeva M.A. Late preterm birth: risk factors, prognosis, risk management (review 2018-2023). Akusherstvo i ginekologiya: novosti, mneniya, obuchenie [Obstetrics and Gynecology: News, Opinions, Training], 2024; 12. Supplement: 99-104. DOI: https://doi.org/10.33029/2303-9698-2024-12-suppl-99-104 (in Russian) Received 15.11.2023. Accepted 15.01.2024.
Keywords:
late preterm birth; distress syndrome; delivery; risk factors; prognosis; risk management
Преждевременные роды (ПР) - происходящие до полных 37 нед беременности. Поздние преждевременные роды (ППР) - в гестационном сроке 34-36+6 нед беременности. Они считаются «ближе к доношенному сроку», но, тем не менее, все равно представляют серьезные риски для здоровья матери и ребенка. Понимание факторов
риска, возможностей прогнозирования и стратегий управления являются важными компонентами для предотвращения преждевременных родов и улучшения результатов беременности, особенно в сроках 34-36+6 нед [1].
В данной статье мы провели обзор литературы за последние 5 лет, включая научные исследования, мета-
99
анализы и систематические обзоры отечественной и зарубежной литературы, связанные с ППР. Были проанализированы факторы риска, имеющие значение в генезе ПР, а также критерии прогнозирования наступления ППР.
Факторы риска поздних преждевременных родов. Так ли все однозначно?
J. Perin и соавт. (2022) [2] и Е. Ohuma (2023) [3] в своих систематических анализах выделили факторы риска, которые могут способствовать ППР. Их можно условно разделить на материнские, плодовые, но чаще встречаются сочетания тех и других факторов. С этим согласны и отечественные авторы [4], добавляя к ним такие материнские факторы, как рост менее 160 см, курение во время беременности, отсутствие высшего образования, постоянной работы, чаще в группе риска находятся жительницы сельской местности. Ю.А. Семенова и соавт. (2019) [5] связывают эти особенности с нерегулярным наблюдением в женской консультации до и при наступлении беременности и наличием экстраге-нитальных заболеваний до беременности. Д.И. Беглов, Н.В. Артымук и др. (2022) к наиболее клинически значимым предикторам для ППР добавляют внутрипеченочный холестаз [6]. И этот список не является окончательным. Для удобства восприятия мы представили факторы риска и источники литературы, в которых проводились их исследования, в виде табл. 1.
Продолжаются споры о взаимосвязи факторов риска и цервикометрии. Так, в исследовании, опубликованном в «Американском журнале перинатологии» (American Journal of Perinatology) [7], из 732 женщин с укорочением шейки матки <3 см и/или расширением цервикального канала у 58,9% произошли ППР. В то же время I. Tsakiridis и соавт. в проспективном исследовании доказали, что оценка длины шейки матки (ШМ) в III триместре может способствовать прогнозированию ППР в сочетании с материнскими факторами [8]. Это противоречит исследованию, проведенному на основании Кохрановского реестра исследований беременности и родов, ClinicalTrials.gov и Платформы реестра международных клинических испытаний Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ; ICTRP), в котором было сделано заключение о том, что данные о влиянии длины шейки матки имеют ограничения по прогнозированию и предупреждению ПР [9].
В свою очередь, в китайском исследовании К. Deng, J. Liang и соавт. [10] приняло участие более 9,5 млн женщин, из которых 75% родили на сроке от 34 до 36,6/7 нед, на что существенное влияние оказывали уровень образования матери, ее возраст, семейное положение, дородовые визиты и другие факторы [10]. Полученные данные согласуются с исследованием Y. Yoshida-Montezuma и соавт. [11], в котором возраст матерей преждевременно родившихся младенцев был старше 40 лет. Также для матерей были характерны неевропейская этническая принадлежность, более низкий семейный доход, беременность, осложненная диабетом, гипертензией, преэклампсией/ эклампсией [11].
В других исследованиях выявлена зависимость ПР от аутоиммунных заболеваний: псориаз [12], системная красная волчанка (в зависимости от активности заболевания) [13].
Однако высокий риск ППР ассоциирован с влиянием на течение беременности не только социально-демографических и медицинских, но и психологических факторов.
Понятие «пренатальный стресс» (ПС) рассматривается как совокупность неспецифических реакций организма беременной на воздействие различных неблагоприятных факторов, которые могут оказывать влияние на гомеостаз матери и плода. На увеличение пренатального стресса влияют изменение обычного образа жизни, отсутствие или небольшая физическая активность, постоянная занятость, неблагоприятные условия труда, употребление табака, психоактивных веществ и др. [14]
В недавнем исследовании К. Tanpradit и К. Kaewkiat-tikun (2020) была показана достоверная прямая корреляция между уровнем материнского стресса и риском ПР. У женщин, родоразрешенных преждевременно, были выявлены достоверно более высокие баллы по Шкале воспринимаемого стресса-10.
Таким образом, Шкалу воспринимаемого стресса-10 и изучение уровня материнского стресса можно использовать в качестве предикторов ПР [15].
О.В. Яковлева и Т.Н. Глухова [16] в обзоре оценили эффективность прогнозирования факторов, ведущих к наступлению ПР.
Конечно, при разработке новых исследований будут появляться все новые факторы риска, но по уже имеющимся данным литературы мы сформировали портрет пациентки с прогнозируемыми ППР. Портрет выглядит следующим образом: женщина до 18 или после 40 лет, без высшего образования, с ПР в анамнезе (возможно, связанными с инфекцией, развитием преэклампсии, аномальной плацен-тацией), нерегулярно посещавшая женскую консультацию, находящаяся в состоянии хронического стресса, с никотиновой интоксикацией и употребляющая психоактивные вещества. Данная беременность могла осложниться артериальной гипертензией или диабетом. На сегодня это самый распространенный портрет наших беременных (пациентки с наличием одного или нескольких перечисленных параметров).
Теперь проанализируем современные исследования по прогнозированию ПР.
Интересны исследования дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК) плода и цитокинов в отношении генеза ПР. Биомаркер cffDNA можно использовать в качестве простого и неинвазивного теста [16-19]. Эти результаты дополняют исследование, проведенное N. Gomez-Lopez и соавт. [20]. Авторы обнаружили, что на фоне системного воспаления были увеличены концентрации бесклеточной ДНК плода (eGFP) при ПР. Однако, поскольку не все случаи ПР характеризуются увеличением количества бесклеточной ДНК плода, ценность этого биомаркера для прогнозирования ПР по-прежнему обсуждается [17].
В.Е. Радзинский в качестве триггера ПР рассматривает «австралийский белок» и кодирующие его гены, которые запу-
Таблица 1. Сводная таблица факторов риска поздних преждевременных родов
Факторы риска Источники литературы Отношение шансов
Материнские (анамнестические) факторы
1 Преждевременные роды в анамнезе [2, 5, 16, 17] 20
2 Аборты, привычное невынашивание [2, 18]
3 Выскабливания матки [16, 17] 1,29-1,74
4 Хирургическое лечение дисплазии [16, 17] 1,61
5 Оперативное родоразрешение в анамнезе [16]
6 Интергравидарный интервал >60 мес [16]
7 Воспалительные заболевания органов малого таза [5]
8 Заболевания сердечно-сосудистой системы [5]
9 Псориаз [12]
10 Системная красная волчанка [13]
Социально-экономические факторы
1 Возраст <18 и >40 лет [2, 10, 11, 16]
2 Рост <160 см [4]
3 Среднее образование [4, 10] 1,48
4 Низкий социальный статус [16] 1,27
5 Неработающие [4]
6 Одинокие [10]
7 Сельские жительницы [4, 16]
Плодовые факторы
1 Аномалии ПЛОДа [2]
2 Ограничение роста плода [3]
Особенности настоящей беременности
1 Инфекции [2,5]
2 Преэклампсия [3, 11, 16]
3 Преждевременная отслойка нормально расположенной плаценты [2]
4 Предлежание/врастание плаценты [2,5]
5 Вагинальное кровотечение [2]
6 Преждевременный разрыв плодных оболочек [2]
7 Многоплодная беременность [5]
8 Анемия [16]
9 Недостаточное дородовое наблюдение [2, 5, 10]
10 Стресс, депрессия [2, 14-171 1,56
11 Курение [2, 4, 5, 16] 1,42-1,69
12 Уровень РАРР-А в 1 триместре <5%о [16]
13 Уровень альфа-фетопротеина во II триместре >95%о [16]
14 Хирургическое лечение дисплазии шейки матки при беременности [16. 171 6.5
15 Многоплодная беременность [16] 13,68
16 Употребление психоактивных веществ [2, 14] 1,34
17 Уровень витамина й <50 нмоль/л [16. 17] 1,29
18 Низкая прибавка массы тела во время беременности [16]
19 Плохое питание [2]
20 Дефицит массы тела [2, 16]
21 Избыточная масса тела [16] 3,50
22 Ожирение [16. 171 1,54
23 Факторы окружающей среды [2]
24 Гипертензионные расстройства [5. 11, 16]
25 Диабет [5. 11, 16. 171
26 Гепатит С [16. 171 1,62
27 Хламидиоз [16, 17] 1,60
28 Бактериальный вагиноз [17. 18] 1,85
29 Высокая вирусная нагрузка (вирус папилломы человека) [17, 18]
30 Укорочение шейки матки [5]
31 Внутрипеченочный холестаз [6]
Таблица 2. Сводная таблица прогностических коитериев поеждевременных родов
¡г~?1 Прогностический критерий Источники литературы Специфичность Чувствительность
Биомаркеры
Качественно 0,76 Качественно 0,75
1 Фибронектин [20, 23, 33]
Количественно 0,94 Количественно 0,59
2 Сочетание фибронектина и цервикометрии [23] 70% 89%
3 И-6, И-8 [20, 26] 0,94 0,83
4 Сочетание И-8 и цервикометрии [20] 92,8% 56,4%
5 Витамин й-связывающий белок [27] 78, Ш 64,3%
6 Сывороточный релаксин [27] 6ЭР/о
7 ПАМП [28, 32, 33] 89% 67%
8 Сочетание ПАМП и объема надпочечников плода [31] 27, а 82,8%
9 рЫСРВР-1 [32, 33] 18,6% 98,2%
10 ДНК плода (ЙТОГ® [14] 46% 58%
11 ДНК плода (еСРР) [15]
12 «Австралийский белок» и кодирующие его гены [16, 17]
УЗИ-методы
1 Цервикометрия [20-23, 32] 11,8% 96,5%
2 ЭластогоаФия [20, 24, 25]~ 87% 96,7%
екают процесс деколлагенизации и изменения в структуре шейки матки [1]. Возможно, в будущем определение этого маркера позволит прогнозировать наступление ПР [21].
В приведенных исследованиях не прослеживается корреляция по использованию данных методов в прогнозировании именно ППР. Тем не менее ученые подчеркивают необходимость проведения дальнейших исследований.
В настоящее время наиболее разработанными и применяемыми методами прогнозирования являются биохимические маркеры. Показано, что определение уровней фибронектина до 34-й недели беременности позволяет прогнозировать ПР в течение 48 ч и 7 дней [18]. При сочетании цервикометрии и определения уровней фибронектина было доказано, что лучшим предиктором ПР при цервикометрии в сроках до 34-й недели беременности является точка отсчета длины шейки матки (ШМ) 15 мм, что позволяет снизить перинатальную смертность и тяжелую неонатальную заболеваемость на 15%, а также медицинские затраты на 31% [22].
В исследованиях уровня 11-6 в плазме крови наблюдалась корреляция высокого уровня с наступлением преждевременных самопроизвольных родов в течение 48 ч [23]. Повышение уровней 11_-6 и 11_-8 в отделяемом влагалища было связано с досрочным родоразрешением в течение 7 дней, причем чувствительность и специфичность метода повышались при дополнительном использовании цервикометрии [18].
Еще одним популярным исследованием является изучение витамин О-связывающего белка, который может являться предиктором интраамниальной инфекции. При значении 1,76 мкг/мл увеличивается вероятность ПР в течение 48 ч при интактном плодном пузыре. Интересно, что в случае преждевременного разрыва плодных оболочек концентрация витамин О-связывающего белка всегда высока и не коррелируете наступлением родовой деятельности [24].
Кроме того, было отмечено, что при ПР определяется высокий уровень сывороточного релаксина (р<0,0001) [24].
Известны исследования плацентарного альфа-микрогло-булина-1 (ПАМГ-1). У беременных с длиной ШМ 15-30 мм
тест на ПАМП показал 100% чувствительность и 94% специфичность [25]. При сравнительной оценке эффективности тестов на ПАМГ-1 и фибронектин было установлено, что фибронектин менее эффективен, чем ПАМП [26]. Это подтверждается и сравнением эффективности качественного теста определения ПАМГ-1 и количественного определения фибронектина в белях, но при других пороговых значениях (10,50,200 нг/мл). По сравнению с качественным определением фибронектина тест ПАМГ-1 оказался более достоверным, сохраняя высокое отрицательное прогностическое значение [27].
Продолжаются исследования комбинации методов прогнозирования наступления ППР. Например, М. Сантипап и соавт. (2018) для расчета риска ПР в течение 7 дней использовали тест увеличения объема надпочечников плода и определение уровней ПАМГ-1. Чувствительность данного исследования составила 82,8%, специфичность 27,2% [28]. Работы в данном направлении продолжаются.
Многие исследования посвящены сравнению нескольких биохимических маркеров для повышения эффективности методов. Сравнение эффективности определения уровней ПАМГ-1, фосфорилированного инсулиноподоб-ного фактора роста (рЫСРВР-1) и цервикометрии показало, что ПАМГ-1 более специфичен, чем рИ1СРВР-1 при длине ШМ 15-30 мм (р<0,0001), при этом оба теста имеют сопоставимую чувствительность и специфичность (р<0,01) [29]. При использовании тестов ПАМГ-1, фибронектина и рИ1СРВР-1 исследователи пришли к выводу о том, что РРУ (прогностическая ценность положительного результата) ПАМГ-1 была значительно выше, чем у рИ1СРВР-1 или фибронектина в отношении прогнозирования ПР в течение 7 дней [30].
Перейдем к инструментальным методам. Цервикометрия и измерение длины ШМ при ультразвуковом исследовании (УЗИ) является обязательным при проведении скрининга. Известно, что выявление короткой ШМ (<25 мм) является предиктором ПР [18] и позволяет выявить беременных с их высоким риском [31]. Проведение процедуры церви-
кометрии в динамике, через 24-48 ч после начала сохраняющей терапии, позволяет определить группу пациенток, у которых при длине ШМ >25 мм возможна выписка после окончания курса лечения. Данная тактика позволяет избежать длительной, а иногда необоснованной госпитализации при сохранении конечного результата - частота досрочного прерывания беременности при этом не увеличивается [32].
Вероятность ПР при длине шейки матки 15 мм высокая (чувствительность 0,6%, специфичность 0,9%), а при длине ШМ 25 мм - низкая (чувствительность метода составила 0,78%, а специфичность 0,71%) [22].
Более перспективным инструментальным методом является эластография с учетом жесткости/мягкости тканей ШМ. Чувствительность данного метода для прогноза ПР составляет 96,7%, специфичность 87% [18, 33]. При комбинации нормальных показателей длины ШМ и сниженной ее плотности повышается риск развития самопроизвольных ПР на сроках до 37 нед беременности [34].
Проанализированные данные для удобства представлены в табл. 2.
Представленные данные подтверждают результаты, полученные в исследованиях о более высокой эффективности предиктора ПАМП и эластографического УЗИ ШМ.
Заключение
Надо констатировать тот факт, что применение токолити-ков за последние 60 лет не привело к снижению общей частоты ПР [1]. Вместе с тем токолиз дает время для профилактики респираторного дистресс-синдрома и транспортировки беременной в акушерский стационар, готовый к приему ПР и оказанию квалифицированной помощи недоношенному ребенку. Предикция, прогнозирование и правильная идентификация позволяют улучшить исходы ПР, в том числе и ППР. Однако эти вопросы пока далеки от решения и требуют проведения дальнейших исследований.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Фаткуллина Лариса Сергеевна (Larisa S. Fatkullina)* - кандидат медицинских наук, доцент кафедры акушерства и гинекологии им. проф. B.C. Груздева, ФГБОУ ВО Казанский ГМУ Минздрава России, Казань, Российская Федерация E-mail: fatkuLLinaLara@gmaiL.com https://orcid.org/0000-00030361-2785
Мулендеева Милена Андреевна (Milena A. Mulendeeva) - ординатор кафедры акушерства и гинекологии им. проф. B.C. Груздева, ФГБОУ ВО Казанский ГМУ Минздрава России, Казань, Российская Федерация E-mail: miLenoc@yandex.ru https://orcid.org/0009-0008-5893-7863
ЛИТЕРАТУРА
1. Радзинекий В.Е. Акушерская агрессия. Москва : StatusPraesens; 2017.872 с.
2. Perin J., Mulick A., Yeung D. et al. Global, regional, and national causes of under-5 mortality in 2000-19: an updated systematic analysis with implications for the Sustainable Development Goals // Lancet Child Adolesc. Health. 2022. Vol. 6, N 2. P. 106-115.
3. Ohuma E., Moller A.-B., Bradley E. et al. National, regional, and worldwide estimates of preterm birth in 2020, with trends from 2010: a systematic analysis // Lancet. 2023. Vol. 402, N 10 409. P. 1261-1271. DO I: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00878-4
4. Медянникова И.В., Савельева И.В., Гачкайдо Е.А., Проданчук Е.Г., Гадянская Е.Г., Носова Н.В. и др. Материнские факторы риска преждевременных родов // Проблемы репродукции. 2023. Т. 29, № 5. С. 85-91.
5. Семенова Ю.А., Долгушина В.Ф., Москвичева М.Г., Чулков B.C. Модель прогнозирования и управления преждевременными родами // Вестник Российской академии медицинских наук. 2019. Т. 74, № 4. С. 221-228. D0I: https://doi.org/10.15690/ vramnl085
6. БегловД.Е.,АртымукН.В., Новикова О.Н., Марочко К.В., Парфенова Я.А. Факторы риска преждевременных родов // Фундаментальная и клиническая медицина. 2022. Т. 7, № 4. С. 8-17. D0I: https://doi.org/10.23946/2500-0764-2022-7-4-8-17
7. Glover А.V., Battarbee A.N., Gyamfi-Bannerman С., Boggess К.A., Sandoval G., Blackwell S.C. et al.; Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health Human Development Maternal-Fetal Medicine Units Network. Association between features of spontaneous late preterm labor and late preterm birth // Am. J. Perinatol. 2020. Vol. 37, N 4. P. 357-364. DO I: https://doi.org/10.1055/s-0039-1696641 Epub 2019 Sep 17. PMID: 31529452; PMCID: PMC7058482.
8. Tsakiridis I., Dagklis Т., Sotiriadis A., Mamopoulos A., Zepiridis L., Athanasiadis A. Third-trimester cervical length assessment for the prediction of spontaneous late preterm birth // J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2023. Vol. 36, N 1. Article ID 2201368. DOI: https:// doi.org/10.1080/14767058.2023.2201368 PMID: 37037654.
9. Berghella V., Saccone G. Cervical assessment by ultrasound for preventing preterm delivery // Cochrane Database Syst. Rev. 2019. Vol. 9, N 9. CD007235. DOI: https://doi. org/10.1002/14651858.CD007235.pub4 PMID: 31553800; PMCID: PMC6953418.
10. DengK., Liang J., Mu Y., Liu Z., WangY., Li M. etal. Preterm births in China between 2012 and 2018: an observational study of more than 9 million women // Lancet Glob Health. 2021. Vol. 9, N 9. P. el226-el241. DOI: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(21)00298-9 PMID: 34416213; PMCID: PMC8386289.
11. Yoshida-Montezuma Y., Sivapathasundaram В., Brown H.K. et al. Association of late preterm birth and size for gestational age with cardiometabolic risk in childhood //
JAMA Netw. Open. 2022. Vol. 5, N 5. Article ID e2214379. DOI: https://doi.org/10.1001/ ja ma networkopen.2022.14379
12. Bandoli G., Chambers C.D. Autoimmune conditions and comorbid depression in pregnancy: examining the risk of preterm birth and preeclampsia // J. Perinatol. 2019. Vol. 37, N 10. P. 1082-1087. DOI: https://doi.org/10.1038/jp.2017.109
13. Skorpen C.G., Lydersen S., Gilboe I.M., Skomsvoll J.F., Salvesen K.A., Palm 0. et al. Influence of disease activity and medications on offspring birth weight, preeclampsia and preterm birth in systemic lupus erythematosus: a population-based study // Ann. Rheum. Dis. 2019. Vol. 77, N 2. P. 264-269. DOI: https://doi.org/10.1136/ annrheumdis-2017-211641
14. Волков В.Г., Бадаева А.А., Бадаева А.В. Пренатальный стресс как фактор риска преждевременных родов // Современные проблемы науки и образования. 2020. № 5. URL: https://science-education.ru/ru/article/view7id=30143
15. Tanpradit К., Kaewkiattikun К. The effect of perceived stress during pregnancy on preterm birth // Int. J. Womens Health. 2020. Vol. 12. P. 287-293. DOI: https://doi. org/10.1016/j.wo mbi.2015.02.003
16. Яковлева O.B., Глухова Т.Н. Сравнительная эффективность предикторов преждевременных родов //Лечащий врач. 2019. № 3. С. 52-55.
17. Department of Health. Clinical Practice Guidelines: Pregnancy Care. Canberra : Australian Government Department of Health, 2018. URL: https://beta.health.gov.au/ resources/pregnancy-care-guidelines/part-d-clinical- assessments/risk-of-preterm-birth
18. Oskovi Kaplan Z.A., Ozgu-Erdinc A.S. Prediction of preterm birth: maternal characteristics, ultrasound markers, and bio markers: an updated overview // J Pregnancy.
2018. Vol. 2018. Article ID 8367571. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/8367571
19. Darghahi R., Mobaraki-Asl N., Ghavami Z., Pourfarzi F., Hosseini-Asl S., Jal i Iva nd F. Effect of cell-free fetal DNA on spontaneous preterm labor // J. Adv. Pharm. Tech no I. Res.
2019. Vol. 10, N 3. P. 117-120. DOI: https://doi.org/10.4103/japtr.JAPTR_371_18 PMID: 31334093; PMCID: PMC6621344.
20. Gomez-Lopez N., Romero R., Schwenkel G., Garcia-Flores V., Panaitescu В., Varrey A. et al. Cell-free fetal DNA increases prior to labor at term and in a subset of preterm births // Re prod. Sci. 2020. Vol. 27, N 1. P. 218-232. DOI: https://doi.org/10.1007/s43032-019-00023-6 Epub 2020 Jan 1. PMID: 32046392; PMCID: PMC7539810.
21. Костин И.Н., Князев С.А. Откровенный разговор // StatusPraesens. Гинекология, акушерство, бесплодный брак. 2018. № 6 (53). С. 20-27.
22. Desplanches Т., Lejeune С., Cottenet J. et al. Cost-effectiveness of diagnostic tests for threatened preterm labor in singleton pregnancy in France // Cost Eff. Resour. Alloc. 2018. Vol. 16. P. 21. DOI: https://doi.org/10.1186/sl2962-018-0106-y
* Автор для корреспонденции.
23. Park H.( Park K.H., Kim Y.M. et al. Plasma inflammatory and immune proteins as predictors of intra-amniotic infection and spontaneous preterm delivery in women with preterm labor: a retrospective study// BMC Pregnancy Childbirth. 2018. Vol. 18, N 1. P. 146. DOI: https://doi.org/10.1186/sl2884-018-1780-7
24. Kook S.Y., Park K.H., Jang J.A. et al. Vitamin D-binding protein in cervicovaginal fluid as a non-invasive predictor of intra-amniotic infection and impending preterm delivery in women with preterm labor or preterm premature rupture of membranes // PLoS One. 2018. Vol. 13, N 6. Article ID 0198842. DOI: https://doi.org/10.1371/journal. pone.0198842
25. Di Fabrizio L., Giardina I., Cetin I. et al. New methods for preterm birth prediction: the PAMG-1 test // Minerva Ginecol. 2018. Vol. 70, N 5. P. 635-640. DOI: https://doi. org/10.23736/S0026-4784.18.04243-0 Epub 2018 May 31.
26. Melchor J.C., Navas H., Marcos M. et al. Predictive performance of PAMG-1 vs fFN test for risk of spontaneous preterm birth in symptomatic women attending an emergency obstetric unit: retrospective cohort study // Ultrasound Obstet. Gynecol. 2018. Vol. 51, N 5. P. 644-649. DOI: https://doi.org/10.1002/uog.18892 Epub 2018 Mar 26.
27. Ravi M., Beljorie M., Masry K. Evaluation of the quantitative fetal fibronectin test and PAMG-1 test for the prediction of spontaneous preterm birth in patients with signs and symptoms suggestive of preterm labor //J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2019. Vol. 32, N 23. P. 3909-3914. DOI: https://doi.org/10.1080/14767058.2018.1476485
28. Santipap M., Phupong V. Combination of three-dimensional ultrasound measurement of foetal adrenal gland enlargement and placental alpha microglobulin-1 for the prediction of the timing of delivery within seven days in women with threatened preterm labour and preterm labour // J. Obstet. Gynaecol. 2018. Vol. 38, N 8. P. 1054-1059. DOI: https://doi.org/10.1080/01443615.2018.1446422
REFERENCES
29. Nikolova T., Uotila J., Nikolova N. etal. Prediction of spontaneous preterm delivery in women presenting with premature labor: a comparison of placenta alpha microglobulin-1, phosphorylated insulin-like growth factor binding protein-1, and cervical length // Am. J. Obstet. Gynecol. 2018. Vol. 219, N 6. P. 610.el-519.e9. DOI: https://doi.org/10.1016/ j. ajog.2018.09.016 Epub 2018 Sep 18.
30. Melchor J.C., Khalil A., Wing D. et al. Prediction of preterm delivery in symptomatic women using PAMG-1, fetal fibronectin and phlGFBP-1 tests: systematic review and metaanalysis // Ultrasound Obstet. Gynecol. 2018. Vol. 52, N 4. P. 442-451. DOI: https://doi. org/10.1002/uog.l9119 Epub 2018 Sep 4.
31. Kim J.I., Cho M.O., Choi G.Y. Multiple factors in the second trimester of pregnancy on preterm labor symptoms and preterm birth // J. Korean Acad. Nurs. 2017. Vol. 47, N 3. P. 357-366. DOI: https://doi.Org/10.4040/jkan.2017.47.3.357
32. Palacio M., CaradeuxJ., Sanchez M. etal. Uterine cervical length measurement to reduce length of stay in patients admitted for threatened preterm labor: a randomized trial // Fetal Diagn.Ther. 2018. Vol. 43, N 3. P. 184-190. DOI: https://doi.org/10.1159/000477930 Epub 2017 Aug 17.
33. Agarwal S., Agarwal A., Joon P. et al. Fetal adrenal gland biometry and cervical elastography as predictors of preterm birth: a comparative study // Ultrasound. 2018. Vol. 26, N 1. P. 54-62. DOI: https://doi.org/10.1177/1742271X17748515 Epub 2018 Feb 7.
34. Hernandez-Andrade E., Maymon E., Luewan S. et al. A soft cervix, categorized by shear-wave elastography, in women with short or with normal cervical length at 18-24 weeks is associated with a higher prevalence of spontaneous preterm delivery // J. Perinat. Med. 2018. Vol. 46, N 5. P. 489-501. DOI: https://doi.org/10.1515/jpm-2018-0062
1. Radzinsky V.E. Obstetric aggression. Moscow: StatusPraesens, 2017: 872 p. {in Russian)
2. Perin J., Mulick A., Yeung D., et al. Global, regional, and national causes of under-5 mortality in 2000-19: an updated systematic analysis with implications for the Sustainable Development Goals. Lancet Child Adolesc Health. 2022; 6 (2): 106-15.
3. Ohuma E., Moller A.-B., Bradley E., et al. National, regional, and worldwide estimates of preterm birth in 2020, with trends from 2010: a systematic analysis. Lancet. 2023; 402 (10 409): 1261-71. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00878-4
4. Medyannikova I.V., Savel'eva I.V., Gachkaylo E.A., Prodanchuk E.G., Galyanskaya E.G., Nosova N.V., et al. Maternal risk factors for premature childbirth. Pro ble my reproduktsii [Problems of Reproduction]. 2023; 29 (5): 85-91. (in Russian)
5. Semenova Yu.A., Dolgushina V.F., Moskvicheva M.G., Chulkov V.S. Model of forecasting and management of premature birth. Vestnik Rossiyskoy akademii meditsinskikh nauk [Bulletin of the Russian Academy of Medical Sciences]. 2019; 74 (4): 221-8. DOI: https://doi.org/10.15690/vramnl085 (in Russian)
6. Beglov D.E., Artymuk N.V., Novikova O.N., Marochko K.V., Parfenova Ya.A. Risk factors for premature birth. Fundamental'naya i klinicheskaya meditsina [Fundamental and Clinical Medicine]. 2022; 7 (4): 8-17. DOI: https://doi.org/10.23946/2500-0764-2022-7-4-8-17
7. Glover A.V., Battarbee A.N., Gyamfi-Bannerman C., Boggess K.A., Sandoval G., Blackwell S.C., et al.; Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health Human Development Maternal-Fetal Medicine Units Network. Association between features of spontaneous late preterm labor and late preterm birth. Am J Perinatol. 2020; 37 (4): 357-64. DOI: https://doi.org/10.1055/s-0039-1696641 Epub 2019 Sep 17. PMID: 31529452; PMCID: PMC7058482.
8. Tsakiridis I., Dagklis T., Sotiriadis A., Mamopoulos A., Zepiridis L., Athanasi-adis A. Third-trimester cervical length assessment for the prediction of spontaneous late preterm birth. J Matern Fetal Neonatal Med. 2023; 36 (1): 2201368. DOI: https://d0i.0rg/l 0.1080/14767058.2023.2201368 PMID: 37037654.
9. Berghella V., Saccone G. Cervical assessment by ultrasound for preventing preterm delivery. Cochrane Database Syst Rev. 2019; 9 (9): CD007235. DOI: https://doi. org/10.1002/14651858.CD007235.pub4 PMID: 31553800; PMCID: PMC6953418.
10. Deng K., Liang J., Mu Y., Liu Z., Wang Y., Li M., et al. Preterm births in China between 2012 and 2018: an observational study of more than 9 million women. Lancet Glob Health. 2021; 9 (9): el226-41. DOI: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(21)00298-9 PMID: 34416213; PMCID: PMC8386289.
11. Yoshida-Montezuma Y., Sivapathasundaram B., Brown H.K., et al. Association of late preterm birth and size for gestational age with cardiometabolic risk in childhood. JAMA Netw Open. 2022; 5 (5): e2214379. DOI: https://doi.org/10.1001/ jamanetworko pen.2022.14379
12. Bandoli G., Chambers C.D. Autoimmune conditions and comorbid depression in pregnancy: examining the risk of preterm birth and preeclampsia. J Perinatol. 2019; 37 (10): 1082-7. DOI: https://doi.org/10.1038/jp.2017.109
13. Skorpen C.G., Lydersen S., Gilboe I.M., Skomsvoll J.F., Sálvesen K.A., Palm 0., et al. Influence of disease activity and medications on offspring birth weight, pre-eclampsia and preterm birth in systemic lupus erythematosus: a population-based study. Ann Rheum Dis. 2019; 77 (2): 264-9. DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2017-211641
14. Volkov V.G., Badaeva A.A., Badaeva A.V. Prenatal stress as a risk factor for premature birth. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern Problems of Science and Education]. 2020; (5). URL: https://science-education.ru/ru/article/ view?id=30143 (in Russian)
15. Tanpradit K., Kaewkiattikun K. The effect of perceived stress during pregnancy on preterm birth. Int J Womens Health. 2020; 12: 287-93. DOI: https://d0i.0rg/10.1016/j. wombi.2015.02.003
16. Yakovleva O.V., Glukhova T.N. Comparative effectiveness of predictors of premature birth. Lechashchiy vrach [Attending Physician]. 2019; (3): 52-5. (in Russian)
17. Department of Health. Clinical Practice Guidelines: Pregnancy Care. Canberra: Australian Government Department of Health, 2018. URL: https://beta.health.gov.au/ resources/pregnancy-care-guidelines/part-d-clinical- assessments/risk-of-preterm-birth
18. Oskovi Kaplan Z.A., Ozgu-Erdinc A.S. Prediction of preterm birth: maternal characteristics, ultrasound markers, and biomarkers: an updated overview. J Pregnancy. 2018; 2018: 8367571. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/8367571
19. Darghahi R., Mobaraki-Asl N., Ghavami Z., Pourfarzi F., Hosseini-Asl S., Jal i Iva nd F. Effect of cell-free fetal DNA on spontaneous preterm labor. J Adv Pharm Tech no I Res. 2019; 10 (3): 117-20. DOI: https://doi.org/10.4103/japtr.JAPTR_371_18 PMID: 31334093; PMCID: PMC6621344.
20. Gomez-Lopez N., Romero R., Schwenkel G., Garcia-Flores V., Panaitescu B., Varrey A., et al. Cell-free fetal DNA increases prior to labor at term and in a subset of preterm births. Re prod Sci. 2020; 27 (1): 218-32. DOI: https://doi.org/10.1007/s43032-019-00023-6 Epub 2020 Jan 1. PMID: 32046392; PMCID: PMC7539810.
21. Kostin I.N., Knyazev S.A. A frank conversation. StatusPraesens. Ginekologiya. Akusherstvo. Besplodniy brak [StatusPraesens. Gynecology. Obstetrics. Barren Marriage]. 2018; 6 (53): 20-7. (in Russian)
22. Desplanches T., Lejeune C., Cottenet J., et al. Cost-effectiveness of diagnostic tests for threatened preterm labor in singleton pregnancy in France. Cost Eff Resour Alloc. 2018; 16: 21. DOI: https://doi.org/10.1186/sl2962-018-0106-y
23. Park H., Park K.H., Kim Y.M., et al. Plasma inflammatory and immune proteins as predictors of intra-amniotic infection and spontaneous preterm delivery in women with preterm labor: a retrospective study. BMC Pregnancy Childbirth. 2018; 18 (1): 146. DOI: https://doi.org/10.1186/sl2884-018-1780-7
24. Kook S.Y., Park K.H., Jang J.A., et al. Vitamin D-binding protein in cervicovaginal fluid as a non-invasive predictor of intra-amniotic infection and impending preterm delivery in women with preterm labor or preterm premature rupture of membranes. PLoS One. 2018; 13 (6): 0198842. DOI: https://doi.org/10.1371/journal. pone.0198842
25. Di Fabrizio L., Giardina I., Cetin I., et al. New methods for preterm birth prediction: the PAMG-1 test. Minerva Ginecol. 2018; 70 (5): 635-40. DOI: https://doi.org/10.23736/ S0026-4784.18.04243-0 Epub 2018 May 31.
26. Melchor J.C., Navas H., Marcos M., et al. Predictive performance of PAMG-1 vs fFN test for risk of spontaneous preterm birth in symptomatic women attending an emergency obstetric unit: retrospective cohort study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018; 51 (5): 644-9. DOI: https://doi.org/10.1002/uog.18892 Epub 2018 Mar 26.
27. Ravi M., Beljorie M., Masry K. Evaluation of the quantitative fetal fibronectin test and PAMG-1 test for the prediction of spontaneous preterm birth in patients with signs and symptoms suggestive of preterm labor. J Matern Fetal Neonatal Med. 2019; 32 (23): 390914. DOI: https://doi.org/10.1080/14767058.2018.1476485
28. Santipap M., Phupong V. Combination of three-dimensional ultrasound measurement of foetal adrenal gland enlargement and placental alpha microglobulin-1 for the prediction of the timing of delivery within seven days in women with threatened preterm labour and preterm labour. J Obstet Gynaecol. 2018; 38 (8): 1054-9. DOI: https://d0i.0rg/l 0.1080/01443615.2018.1446422
29. Nikolova T., Uotila J., Nikolova N., et al. Prediction of spontaneous preterm delivery in women presenting with premature labor: a comparison of placenta alpha microglobulin-1, phosphorylated insulin-like growth factor binding protein-1, and cervical length. Am J Obstet Gynecol. 2018; 219 (6): 610.el-9. DOI: https://d0i.0rg/10.1016/j. ajog.2018.09.016 Epub 2018 Sep 18.
30. Melchor J.C., Khalil A., Wing D., et al. Prediction of preterm delivery in symptomatic women using PAMG-1, fetal fibronectin and phlGFBP-1 tests: systematic review and meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018; 52 (4): 442-51. DOI: https:// doi.org/10.1002/uog.19119 Epub 2018 Sep 4.
31. Kim J.I., Cho M.O., Choi G.Y. Multiple factors in the second trimester of pregnancy on preterm labor symptoms and preterm birth. J Korean Acad Nurs. 2017; 47 (3): 357-66. DOI: https://doi.Org/10.4040/jkan.2017.47.3.357
32. Palacio M., Caradeux J., Sánchez M., et al. Uterine cervical length measurement to reduce length of stay in patients admitted for threatened preterm labor: a randomized trial. Fetal Diagn Ther. 2018; 43 (3): 184-90. DOI: https://doi.org/10.1159/000477930 Epub 2017 Aug 17.
33. Agarwal S., Agarwal A., Joon P., et al. Fetal adrenal gland biometry and cervical elastography as predictors of preterm birth: a comparative study. Ultrasound. 2018; 26 (1): 54-62. DOI: https://doi.org/10.1177/1742271X17748515 Epub 2018 Feb 7.
34. Hernandez-Andrade E., Maymon E., Luewan S., et al. A soft cervix, categorized by shear-wave elastography, in women with short or with normal cervical length at 18-24 weeks is associated with a higher prevalence of spontaneous preterm delivery. J Perinat Med. 2018; 46 (5): 489-501. DOI: https://doi.org/10.1515/jpm-2018-0062
