CC BY
1013. Katrova L. Condition of the Staff in the Dental Health Service on the Territory of Sofia Municipality in the Process of Reform. Dental Medicine. 1997; 79 (1),p. 45-48.
14. Katrova L. Ethical, legal, and professional foundations of the autonomous regulation of the dental proffesion, the case of Bulgaria. - Journal of IMAB, 2010; 16 (4) p.70-76.
15. Katrova L. Kr. Tzokov Demography and market impacts on dental practices'development in Bulgaria during the period of transition 1990-2010. -Acta Medica Academica. Journal of Dental Medical Sciences of Academy of Sciences and Arts of Bosnia and Herzegovina. 42 (2); 2013,p. 229-237.
16. Katrova L. Movement and Allocation of Dental Practitioners in Bulgaria Subjected to the Ministry of Health. Analysis of the Condition, Prognostication of the Needs. - Problems of Dental Medicine. 1996; 24 (2):
p. 46-56.
17. Katrova L. Professional Demographic Aspects of the Structural Reform in Dental Medicine -Dental Review,1998; 29 (2), p.11-28.
18. Katrova L. The Dental Profession - Condition and Prospects. S., Ltd Publishing. 1998; 290 p.
19. Katrova L. The Dental Profession on the Threshold of the New Millenium. Challenges and Prospects. Anniversal Scientific Session „30 Years of Dental Faculty - Plovdiv. 1970-2000" Plovdiv, 2000.
20. Katrova L., Kr. Tsokov and Tsv. Katrova. Change in the Social and Professional Status of the
Dental Practitioners in Bulgaria in the Course of the Health Reform. IMAB. 2002; 8 (1),p. 18-21.
21. Moore V D. Castagna Maximizing practice management in the newly remodeled practice. - Journal of the California Dental Association. Jul. 2010; 38 (7), p.501-504.
22. Plasschaert A. J. M. W. P. Holbrook E. Delap et al. Profile and competences for the European dentist. - European Journal of Dental Education, Aug 2005; 9 (3), p. 98-107.
23. S. C. Dumith A. J Barros. Regular use of dental care services by adults: patterns of utilization and types of services. - Cad. Saude Publica, Sep 2009; 25 (9), p.1894-1906.
24. Sanz M. E. Treasure. W van Dijk et al. Profile of the dentist in the oral healthcare team in countries with developed economies. - European Journal of Dental Education, Feb 2008; 12 Suppl 1, p.101-110.
25. Seema Sh. Financial management: Know your numbers, know your business. - Dental nursing, Nov. 2010; 6 (11), p. 644-646.
26. Tsokov Kr. and L. Katrova. Demographic Processes and the Structure of Dental Practices -Preconditions for Development of the Market of Dental Services in Bulgaria. - Problems of Dental Medicine.2011; 37 (2), p. 61-65.
27. Tsokov Kr. L. Katrova. Current Situation of the Dental Practice in Bulgaria at the Beginning of 21st Century. Public Dental Health, Dental Education and Dental Practice - Reality and Prospects. 2012; Sofia, SIMELPRESS, p.27-37
ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИК1В ПЕРЕРИВАННЯ ВАГ1ТНОСТ1 У ВАГ1ТНИХ Ж1НОК 13 ЗАГРОЗОЮ НЕВИНОШУВАННЯ ВАГ1ТНОСТ1 ЗАЛЕЖНО В1Д МАСИ Т1ЛА Ж1НКИ
Дука Ю.М.
Державний заклад «Днтропетровська медична академiя МОЗ Украти», кафедра акушерства, гтекологи та перинатологИ факультету пiслядипломноi освти,
доцент
PREDICTION OF PREGNANCY OF PREGNANCY OF PREGNANCY IN PREGNANT WOMEN WITH THREAT OF INJECTION PREGNANCY DEPENDING ON THE WEIGHT OF
THE BODY OF THE WOMAN
Duka Y.M.
State Institution "Dnepropetrovsk Medical Academy of the Ministry of Health of Ukraine", Department of Obstetrics, Gynecology and Perinatology Faculty of Postgraduate Education, Associate Professor
АНОТАЦ1Я
Стаття присвячена питанням розробки математично! моделi прогнозування виникнення загрози неви-ношування ваптносп у ваптних жшок iз надмiрною вагою та ожиршням на пiдставi розширеного алгоритму дiагностики системних порушень у ще! категори ваптних жшок. На базi обстеження 175 ваптних жь нок iз рiзною масою тша (120 жшок iз надмiрною вагою та ожиршням й 55 ваптних - iз нормальною масою
тша) уточнено мехашзми розвитку акушерських ускладнень залежно ввд маси тша з огляду на !х генетичну детермiнованiсть, гормональний статус, обмшш та цитокиновi особливостi. Визначено основш генотипи-агресори розвитку гестацiйних ускладнень та перинатальних втрат. Запропонований в процес виконання роботи дiагностичний алгоритм, дозволив побудувати адекватну, зручну для застосування в практичнiй медицинi, прогностичну модель щодо оцiнки iмовiрностi переривання вагiтностi (невиношування) у ж1нок iз загрозою невиношування вагiтностi.
ABSTRACT
The article is devoted to the development of a mathematical model for predicting the emergence of the threat of abortion in women with overweight and obesity based on an extended algorithm for diagnosing systemic disorders in this category of pregnant women.
On the basis of inspection of 175 pregnant women with various body weight (120 women with the excess body weight and obesity, and also 55 pregnant women - with normal body weight) mechanisms of development of obstetric complications depending on body weight are specified. The main genotypes aggressors of development of gestational complications and perinatal losses are defined. The algorithm of diagnostics proposed in the course of the work allowed the construction of an adequate prognostic model convenient for use in practical medicine with regard to the evaluation of the probability of miscarriage (miscarriage) in women with menacing symptoms.
Ключовi слова: ож^ння, ваптшсть, тромбофшя, генетична детермшовашсть, цитошновий статус, невиношування.
Keywords: obesity, pregnancy, trombofiliya, genetic determinancy, status of tsitokin, pregnancy loss.
Вступ.
Щд час ваптносп створюються сприятл^ умови для розвитку жирово! тканини, бюлопчний сенс яко! полягае в метаболiчному захисп майбут-ньо! дитини. З перших дшв ваптносп розпочина-ються гормональш змши в органiзмi жшки: шдви-щуеться синтез прогестерону, хорюшчного гонадо-трошну людини, пролактину i плацентарного лактогену, стимулюючих вiдкладення жирово! тканини в оргашзмг Саме тому численш дослiдження останнiх рошв доводять, що моментом запуску ме-таболiчних порушень та розвитку ожирiння серед жшок е саме вагiтнiсть [5,7,10].
Наявнють ожирiння пiд час вагiтностi асоцшо-вана з розвитком серйозних ускладнень для матерi та плоду. Ускладнення, пов'язанi з ожирiнням, найбiльш характерш для жiнок з абдомiнальним типом ожиршня (вiсцеральним), яке у б№шосп випадкiв поеднуеться з комплексом гормональних i метаболiчних порушень i е найбiльш несприятли-вим у клшчних i прогностичних аспектах [1,3,4,6,16,17].
Ускладнення гестацшного процесу у жшок з ожиршням вiдзначаеться в 45-85 % випадшв. У вагiтних iз надмiрною масою тiла в твтора-два рази порiвняно з жiнками з нормальною масою тша зростае частота супутшх ожиршню захворювань, пiдвищуеться ризик патолопчного перебiгу вапт-ностi, полопв i пiсляпологового перiоду, збшь-шуеться частота народження дiтей iз вродженими вадами, що призводить до пвдвищення перинатально! захворюваностi та смертносп [2,8,11,12,14,15].
Ожирiння вагiтних розглядаеться як незалеж-ний чинника ризику виникнення важких форм тз-нiх гестозiв (гестацiйно!' гшертензп, преекслампсi! i еклампси), що е найбiльш частими ускладненнями вагiтностi. Частота пiзнiх гестозiв, що проявля-ються пiдвищенням рiвня артерiального тиску бь льше 140/90 мм рт. ст., набряками та проте!нурiею, у жiнок з ожирiнням приблизно втричi вища, нiж у жшок iз нормальною масою тiла [1,14,15,16,17].
Саме тому, вважаемо актуальним виконання науково-дослвдно! роботи, яка грунтувалася на ш-дивiдуалiзацi! пiдходу до обстеження та л!кування гестацiйних процесiв та ускладнень у вагггних жь нок з урахуванням !х iндексу маси тша та дозволила довести важливють своечасного вшокремлення в спостереженнi iз загально! групи вагiтних жшок iз надлишковою вагою та ожирiнням.
Мета дослвдження: побудова адекватних, зру-чних для застосування в практичнш медициш, прогностичних моделей щодо оцшки iмовiрностi переривання вагiтностi (невиношування) у жшок iз загрозою невиношування ваптностг
Матерiали та методи дослвдження.
Згiдно з метою та завданнями, дослiдження проводилось серед 175 ваптних жiнок iз загрозою невиношування ваптносп, яш знаходилися на ста-цiонарному лiкуваннi у вiддiленнi медицини плоду i патологi! раннiх термшв вагiтностi КЗ "Дншропе-тровський обласний перинатальний центр iз стаць онаром "ДОР" i надалi спостерiгалися увесь геста-цiйний перiод до моменту полопв.
Загальний алгоритм створення моделей був таким:
• розподш усiх пащенток на 2 групи: осно-вну групу жшок з наявнiстю дослвджувано! ознаки (випадшв невиношування вагiтностi) i контрольну групу жiнок з гладким перебп-ом вагiтностi i полопв;
• визначення за результатами кореляцшного аналiзу i розрахунку показнишв вшношення шансiв (ВШ) чинникiв (предикторiв), яш мають зв'язок з дослiджуваною ознакою. Показник ВШ розрахову-вали за формулою [Реброва О.Ю., 2002]:
а ■ d
ВШ=-, (1)
с ■ Ь
де а - шльшсть випадкiв з наявшстю ефекту в основнiй груш, Ь - кiлькiсть випадкiв з наявшстю ефекту в контрольнш груш, с - ввдсутшсть ефекту в основнш групi, ё - вшсутшсть ефекту в контроль-нiй груш.
Якщо значення ВШ вiд 0 до 1, то це ввдповшае
зниженню ризику; при показниках ВШ рiвних 1 -вiдсутнiсть ефекту; при ВШ вищих за 1 - щдвище-ний ризик.
• за допомогою ROC- аналiзу визначення точки розмежування значень обраного чинника, яка забезпечуе його максимальну прогностичну цiннiсть за показниками чутливостi i специфiч-ностi. Данi ROC аналiзу представляли як середне значения площi пiд ROC-кривою (AUC - Area Under Curve), побудованою за показниками чутли-восл (ЧТ) i специфiчностi (СП), i меж1 95% довiр-чого iнтервалу (95% Д1). Точкою розмежування вважалось значення, найближче до вдеально1' точки, де специфiчнiсть та чутливють = 1. Чим вище AUC, тим бiльшу прогностичну ^агностичну) цiннiсть мае тест. При значенш AUC, рiвному 0,5, прогнос-тична цiннiсть вiдсутня;
• з використанням методу логiстичноï регре-сп оцiнка iмовiрностi виникнення ускладнення вна-слвдок дiï окремого чинника шляхом побудови од-нофакторних регресiйних моделей;
• розрахунок коефiцiентiв iнформативностi Кульбака (I) для кожного чинника для прогнозу-вання ризик1в (формула 2):
I = 10lgP • 0,5 • (P,-P2), (2) P2
де I - шформатившсть показника для прогнозу; Pi, Р2 - вiдносна частота реестраци показ-ника у групах;
• обчислення вагових прогностичних коефь цiентiв (ПК) для кожного чинника за допомогою послвдовного аналiзу Вальда;
• розрахунок сумарного балу ПК для кожного спостереження в основнш i контрольнiй гру-пах;
• оцiнка iмовiрностi виникнення ускладнення внаслщок сумiсноï дiï чиннишв шляхом побудови багатофакторних регресшних моделей з ви-значенням граничних значень сумарного балу, що дозволяють класифжувати вибiрку на групи з низь-ким, помiрним i високим ризиком. Високий ризик
визначався якщо обчислена ÎMOBÎpHÎCTb (Р) переви-щувала 0,5 або 50 %;
• nepeBipra адекватностi побудованих регре-сiйних моделей i розрахунок показнишв ефектив-носп методу прогнозування: чутливiсть (ЧТ), спе-цифiчнiсть (СП), точнiсть/ безпомилковiсть прогнозу (ТП), вiдтворюванiсть/ валiднiсть (ВП) [13].
Результати дослщжень та ïx обговорення.
Для побудови математичних моделей прогнозування iмовiрностi невиношування ваптносп було видiлено двi групи пащенток, у яких в анамнезi або протягом перiоду спостереження рееструвались ви-падки самовiльного переривання вагiтностi (основна група) та ж1нок без таких явищ (контрольна група). До основно1 групи увiйшли 112 жшок, до контрольно1 - 63.
За результатами кореляцшного аналiзу iз 45 дослвджених показник1в було вiдiбрано 16 чиннишв, як пвдвищувалн ризик невиношування ваптно-стi (p<0,05 або p<0,20 для чинник1в, що рвдко зу-стрiчаються, але мають значний вплив). При цьому серед клшко-анамнестичних чинник1в найбiльший вплив мають паритет ваптносп (r=0,686; р<0,001), пiдвищений шдекс маси тiла (1МТ) (r=0,183; р<0,05), наявнiсть iстмiко-цервiкальноï недостатно-стi (ЩН) (r=0,245; р<0,01), невдачi екстракорпора-льного заплщнення (ЕКЗ) (r=0,185; р<0,05).
Ризик невиношування ваптносп пiдвищувався при мутаци гену F5 (r=0,171 ; р<0,05), пiдвищеннi рь вня iнтерлейкiну-6 (1Л-6) (r=0,414; р<0,01), Д-ди-меру у I триместрi (r=0,249; р<0,001), фiбриногену у I триместрi (r=0,197; р<0,01), гомоцистешу у I (r=0,174; р<0,05) i у II триместрi (r=0,202; р<0,01), рiвня Т4 (r=0,377; р<0,001) на тл1 зниження продук-цп тiреотропного гормону (ТТГ) (r=-0,267; р<0,001).
За даними ROC- аналiзу були визначеш точки розмежування видiлених чиннишв, при яких дося-гаеться максимальна прогностична цiннiсть показника для оцшки iмовiрностi виникнення загрози невиношування ваптносп. Результати ROC- анал1зу представленi в табл. 1.
Таблиця 1
Показники, в^браш для моделi прогнозування
Чинник ризику Точка роз-межу-вання Площа пiд кривою ROC (AUC, 95% Д) ЧТ/СП (%) ВШ (95% Д) р
1 2 3 4 5 6
Анамнестичнi показники
Паритет ваптносп > 1 0,903 (0,849-0,942) 95,5/ 69,8 49,56 (17,28-142,1) <0,001
Невдачi ЕКЗ так 0,545 (0,468-0,620) 8,9/ 100 1,62 (1,04-1,62) 0,035
Менархе, рошв > 13 0,594 (0,517-0,667) 35,7/ 85,7 3,33 (1,41-8,10) 0,002
Амтропометричмi показники
1МТ > 29,8 0,610 (0,534-0,683) 50,9/ 79,4 3,99 (1,94-8,18) <0,001
Ктшчш показники
ЩН так 0,616 (0,536-0,691) 36,9/ 86,2 3,65 (1,56-8,58) 0,002
Продовження табл. 1
1 2 3 4 5 6
Генетичнi маркери
Полiморфiзм гену F2 > 0 0,527 (0,450-0,603) 5,4/100 1,59 (0,81-1,59) 0,151
Лабораторш маркери
Полiморфiзм гену F5 > 0 0,565 (0,489-0,640) 20,5/ 92,1 3,0 (1,07-8,39) 0,022
Гомоцистеш I триместр, ммоль/л > 6,05 0,605 (0,527-0,679) 73,6/ 47,5 2,53 (1,25-5,16) 0,005
Гомоцистеш II триместр, ммоль/л > 5,3 0,621 (0,543-0,696) 61,0/ 65,0 2,90 (1,49-5,63) 0,001
Д-димер I триместр, мкгФЕО/мл > 0,40 0,649 (0,574-0,720) 45,5/ 77,8 2,93 (1,44-5,93) 0,002
Ш-6, пг/мл > 1,72 0,752 (0,654-0,834) 70,3/ 78,8 5,25 (2,09-13,16) <0,001
Розчинш фiбрин-мономернi комплекси (РФМК), мг/л > 0,2 0,620 (0,543-0,692) 79,5/ 50,8 3,99 (2,03-7,87) <0,001
^роксин (Т4), нг/дл > 1,11 0,728 (0,648-0,798) 64,2/ 72,6 4,74 (2,24-10,05) <0,001
ТТГ, мкМО/мл < 1,35 0,663 (0,581-0,738 56,6/ 70,6 3,13 (1,51-6,47) 0,002
Тромбшовий час розве-дення (ТЧ), с < 16 0,607 (0,530-0,680) 40,2/ 79,4 2,58 (1,25-5,32) 0,007
Фiбриноген I триместр, г/л > 3,23 0,618 (0,542-0,691) 63,4/ 58,7 2,46 (1,30-4,66) 0,005
Примири: 1. ЧТ/ СП - показники чутливост/ специфiчностi;
2. ВШ (95% Д1) - вiдношення шансiв (95% довiрчий iнтервал);
3. р - рiвень дiагностичноl значимостi показника.
Визначено, що шанси невиношування ваптно-стi у жшок з анамнестичною загрозою переривання вагiтностi зростають при наявностi попередшх нев-дач ЕКЗ в 1,62 (95% Д1 1,04-1,62) разу, дебюту менархе у вщ старше 13 рошв у 3,33 (95% Д1 1,418,10) разу, при 1МТ вище 29,8 кг/м2 в 3,99 (95% Д1 1,94-8,18) разу, наявност 1ЦН - в 3,65 (95% Д1 1,568,58) разу. Наявшсть гетерозиготних або патолоп-чних полiморфiзмiв гену Fs-Лейден пiдвищувала ризик невиношування ваптносп втричi (ВШ=3,0 95% Д1 1,07-8,39). При пiдвищеннi рiвня 1Л-6 у си-роватцi кровi понад 1,72 пг/мл шанси невиношування ваптносп збiльшуються в 5,25 (95% Д1 2,0913,16) разу.
Критичним значенням, за яким суттево (p<0,05) збiльшуеться вiдносний ризик переривання ваптносп визначено: значення Д-димеру у I триме^ понад 0,4 мкгФЕО/мл (ВШ=2,93; 95% Д1 1,44-5,93), гомоцистешу у I триместрi понад 6,05 ммоль/л (вш=2,53; 95% Д1 1,25-5,16), у II тримес-трi - понад 5,3 ммоль/л (ВШ=2,90; 95% ДI 1,49-
5,63), Т4 понад 1,11 нг/дл (ВШ=4,74; 95% Д 2,2410,05) на тлi зниження вмiсту ТТГ до рiвня 1,35 мкМО/мл i менше (ВШ=3,13; 95% ДГ 1,51-6,47). Серед показнишв гемостазюграми важливе значення для прогнозування ризику невиношування ваптно-сп мали рiвнi РФМК понад 0,2 мг/л (ВШ=3,99; 95% ДI 2,03-7,87) i зменшення тромбiнового часу розве-дення до 16 с i менше (ВШ=2,58; 95% ДО 1,25-5,32).
Основш результата прогнозування ризишв невиношування ваптносп за однофакторними лопс-тичними регресiями представленi в табл. 2. З таб-лицi видно, що iмовiрнiсть невиношування ваптно-сп у ж1нкн з анамнестичними випадками самовiльного аборту з кожною наступною валтш-стю зростае до Р=0,849 або 84,9 % (високий ризик), в шших випадках ризик становить 10,2 % (Р=0,102). Аналопчно, якщо вагiтна ж1нка мае ШТ бiльше 29,8 кг/м2, то iмовiрнiсть невиношування становить 81,4 %, при менших значеннях IМТ ризик зберта-еться високим (Р=0,524 або 52,4 %), що поясню-еться дiею iнших факторiв.
Таблиця 2
Показники оцшки ризику невиношування ваптносп _залежно в1д основних чиннишв_
Чинник ризику Точка роз-межу-вання Рмш/ Рмакс. I ПК Ранг
1 2 3 4 5 6
Анамнестичш показники
Паритет ваптносп > 1 0,102/ 0,849 1,634 5 1
Невдaчi ЕКЗ так 0,618/ 1,0 0,384 10 8
Менархе, рошв > 13 0,571/ 0,816 0,429 4 6
Антропометричнi показники
1МТ > 29,8 0,524/ 0,814 0,605 4 3
Клiнiчнi показники
ЩН так 0,565/ 0,826 0,462 4 5
Генетичш маркери
Полiморфiзм гену F2 > 0 0,627/ 1,0 0,165 8 16
Полiморфiзм гену F5 > 0 0,605/ 0,821 0,252 4 13
Лабораторш маркери
Гомоцистеш I триместр, ммоль/л > 6,05 0,500/ 0,717 0,212 2 15
Гомоцистеш II триместр, ммоль/л > 5,3 0,512/ 0,753 0,260 2 12
Д-димер I три-местр, мкгФЕО/мл > 0,40 0,555/ 0,785 0,350 3 9
IЛ-6, пг/мл > 1,72 0,432/ 0,800 0,580 3 4
РФМК, мг/л > 0,2 0,418/ 0,742 0,303 2 10
Т4, нг/дл > 1,11 0,479/ 0,813 0,735 4 2
ТТГ, мкМО-мл < 1,35 0,544/ 0,789 0,407 3 7
Тромбiновий час розве- < 16 0,573/ 0,776 0,293 3 11
дення (ТЧ), с
Фiбриноген I триместр, г/л > 3,23 0,526/ 0,732 0,221 2 14
Примггки: 1. Pmîh./ Рмакс. - ÎMOBÎpHÎCTb ризику невиношування BariTHOCTi при вщсутносп / наявностi таких чиннишв ризику;
2. I - шформатившсть чинника ризику;
3. ПК - прогностичний коефщент.
Ранжування за показником шформативносп (I) показало, що першi мiсця серед показник1в, що визначають ступiнь ризику невиношування ваптносп у жшок iз загрозою И переривання, посiдали: паритет ваптносп >1 (1=1,634), рiвень Т4 понад 1,11 нг/дл (1=0,735), 1МТ вище 29,8 кг/м2 (1=0,605), рь вень 1Л-6 понад 1,72 пг/мл (1=0,580).
Перевiрка ефективностi прогнозування ризику невиношування ваптносп по однофакторних моделях (див. табл. 1) показала, що зб^ прогнозованих результапв з фактичними даними складае для ризику невиношування ваптносп (чутливють) ввд 5,4- 45,5 % (мутащя генiв Б2, р5, невдачi ЕКЗ, вiк настання менархе, 1ЦН, тромбiновий час, рiвень Д-димеру) до 50,9-95,5 % (iншi показники). Для вщ-сутносп цього ускладнення (специфiчнiсть) вщпо-вщш показники були мiнiмальними лише при ви-значеннi прогнозу за рiвнем гомоцистешу у I три-мес^ (47,5 %), а максимальними - ввд 85,7 до 100 % - за показниками полiморфiзму гешв Б2, р5, невдачi ЕКЗ, вшу настання менархе, ЩН.
Слiд зазначити, що прогнозування за окре-мими показниками, що мають високу специфiч-нiсть i низьку чутливiсть вимагае оцiнювати ризик ускладнення тiльки за сукупнютю чинник1в. Для
пiдвищення ефективносп прогнозу були побудо-вaнi багатофакторш логiстичнi регресiï, що врахо-вують не пльки незалежний, але i сумюний вплив розглянутих чинник1в ризику. Для цього обчислю-вали суму бaлiв (£ПК) для кожного спостереження, використовуючи вщповщну вагову квaлiфiкaцiю прогностичних коефiцieнтiв (ПК), створену за допомогою aнaлiзу Вальда (табл. 2).
За даними лопт-регресшного i ROC-aнaлiзу були визнaченi грaничнi значення сумарного балу, як дозволили клaсифiкувaти ризик невиношування ваптносп за сукупною дieю чинник1в. Зокрема, представлений на рис. 1 взаемозв'язок теоретичних iмовiрностей ризику невиношування ваптносп, ро-зрахований за клшжо-анамнестичними показниками, демонструе, що високий ризик (Р > 50%) про-гнозуеться, якщо £ПК за вама складовими дорiв-нюе або перевищуе 6 бaлiв. При 2ПК > 10 бaлiв -ризик дуже високий (Р > 90%). При цьому показники чутливосп i специфiчностi прогнозування за сукупнютю клiнiко-aнaмнестичних показник1в зро-сли до 82,1 % i 82,5 %, вщповщно (табл. 3).
Додавання до клшжо-анамнестичних показни-к1в ПК генетичних мaркерiв практично не вплинуло
на результата прогнозу (ЧТ=83,9 %, СП=79,4 %; р=0,882 мiж ROC-кривими). Найменшу точнiсть для прогнозування iмовiрностi невиношування ваптносп мае модель, отримана тiльки за лаборатор-ними показниками (площа шд криво! AUC дорiв-
нюе 0,827), а найвищу - загальна модель, побудо-вана з урахуванням всiх видiлених чинник1в ризику (AUC=0,950). Остання вiрогiдно вiдрiзняеться вщ моделей, побудованих за клiнiко-анамнестичними i лабораторними показниками, з р<0,05 i p<0,001,
_вiдповiдно (рис. 2).
Model: Logistic regression (logit)
Рис. 1. Залежтсть теоретично'1 ¡мовгрностг ризику невиношування вагтностг eid сумарного балу ПК, розрахованого за клШко-анамнестичними показниками.
Таблиця 3
Показники оцшки ризику невиношування ваптносп _за сукупною дieю окремих чиииикт_
Показники Точка роз-межу-вання Площа пiд кривою ROC (AUC, 95% ДО ЧТ/СП (%) ВШ (95% Д)
Ктшко -анамнестичш > 6 0,918 (0,867-0,954) 82,1/ 82,5 1,75 (1,48-2,06)
Ктшко-анамнес-тичт, генетичш > 6 0,915 (0,864-0,952) 83,9/ 79,4 1,62 (1,40-1,87)
Лабораторнi > 8 0,827 (0,762-0,880) 85,7/ 57,1 1,34 (1,22-1,48)
В цiлому (ва чинники) > 16 0,950 (0,906-0,977) 93,8/ 82,5 1,78 (1,61-1,97)
Примири: 1. ЧТ/ СП - показники чутливост1/ специфiчностi; 2. ВШ (95% Д) - ввдношення шансiв (95% довiрчий штервал).
Всi моделi логiстично! регреси були адекватними (p<0,001 за кригерiем х2).
1-специ<^чнють, %
Рис. 2. Порiвняння ROC-кривих для прогнозування ризику невиношування вагiтностi за сукупною дieю
окремих чинниюв.
Групи ризику невиношування ваптносп у жь нок iз загрозою переривання ваптносп за 16 вище-перелiченими чинниками склали ввдповвдно (рис. 7.3, табл. 4): при 2ПК =0 батв - ризик дуже низь-кий (iмовiрнiсть невиношування вагiтностi
Р < 0,2 %), при 0 < 2ПК < 13 балiв - низький (Р < 19,6 %), при 13 < 2ПК < 16 балiв - помiрний (Р < 50 %), при 16 < 2ПК < 21 бала - високий (Р > 50 %), 2ПК > 21 бала - ризик дуже високий (Р > 90 %).
Model: Logistic regression (logit)
Рис. 3. Залежтсть теоретично'1 iмовiрностi ризику невиношування вагiтностi вiд сумарного балу ПК,
розрахованого за 16 показниками.
Таблиця 4
Характеристики моделей прогнозування ризику невиношування вагггносл за сукупною дieю _окремих чиннимв_
Показники Ступiнь ризику п] ри 2ПК Ефектив-нiсть моделi (ТП/ВП)
дуже низь-кий (Р<5%) низький (P<25%) помiрний (P<50%) високий (P>50%) дуже високий (P>90%)
Ктшко-анамнести-чш 0 1 - 4 5 6 - 9 >10 82,3/ 74,8%
Ктшко-анамнести-чш, генетичнi 0 1 - 4 5 6 - 10 >11 82,3/ 75,2%
Лабораторнi - 0 - 4 5 - 7 8 - 14 >15 75,4/ 69,1%
В цiлому (вс чин-ники) 0 1 - 12 13 - 15 16 - 20 >21 89,7/ 85,4%
Приметка. ТП/ СП - показники точносп прогнозу/ валщносп.
Висновки.
Таким чином, показники ефективностi методу прогнозування невиношування ваптносп в цшому за 16 чинниками були високими: чутливють -93,8 %, специфiчнiсть - 82,5 %, точнють прогнозу -89,7 %, валiднiсть - 85,4 %.
Лiтература
1. Абашева И.Ш. Полиморфизм генов, предрасполагающих к развитию воспаления и тром-бофилии, у беременных женщин с синдромом потери плода в анамнезе / И.Ш. Абашева // Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. - 2010. - Т.9, №6. - С.87-89.
2. Айламазян Э.К. Наследственная тром-бофилия: дифференциальный подход к оценке
риска акушерских осложнений / Э.К. Айламазян, М.С. Зайнулина // Акушерство и гинекология. -2010. - №3. - С.3-9.
3. Баранов В.С. Генетический паспорт - основа индивидуальной и предикторной медицины / В.С. Баранов, Т.Э. Иващенко, Е.В. Баранова. -СПб.: Изд-во Н-Л, 2009. - 528 с.
4. Баркаган З.С. Руководство по гематологии. - 3-е изд. Т.3 /З.С. Баркаган, А.И. Воробьев. - М.: Ньюдиамед, 2005. - 416 с.
5. Бериханова Р.Р. Особенности течения беременности и родов у пациенток с ожирением / Р.Р. Бериханова, Г.И. Хрипунова // Акушерство и гинекология. - 2007. - №6. - С.9-12.
6. Бондарь Т.П. Генетические факторы развития тромбофилии у беременных / Т.П. Бондарь,
А.Ю. Муратова // Вестник РУДН. Серия «Медицина», 2012. - Т.1, №1. - С. 119-120.
7. Ведение беременности и родов у больных с метаболическим синдромом и тромбофилией /
A.Д. Макацария, С.М. Баймурадова, Е.Б. Передеря-ева, Т.Б. Пшеничникова//' Врач. - 2006. - № 14. - С. 45-47.
8. Гипергомоцистеинемия и осложнения беременности /А.Д. Макацария, Е.В. Белобородова,
B.О. Бицадзе, С.М. Баймурадова. - М.: Триада-Х,
2005. - 216 с.
9. Долгушина В.Ф. Генетические и приобретенные факторы тромбозов у женщин в акушерской патологией в анамнезе / В.Ф. Долгушина, Н.К. Ве-реина // Акушерство и гинекология. - 2011. - №3. -
C. 27-31.
10. Зайнулина М.С. Пути снижения материнской и перинатальной смертности при нарушении системы гемостаза/М.С. Зайнулина/Медицинский академический журнал. - 2013. - Т. 13, № 1. - С.73-82.
11. Макацария А.Д. Синдром системного воспалительного ответа в акушерстве /А.Д. Макацария, В.О. Бицадзе, А.В. Акиньшина - М.: МИА,
2006. - 448 с.
12. Макацария А.Д. Тромбогеморрагические осложнения в акушерско-гинекологической практике / А.Д. Макацария. - М.:МИА, 2011. - 1056 с.
13. Макацария А.Д. Метаболический синдром и низкомолекулярные гепарины /А.Д. Макацария,
Е.Б. Передеряева, Т.Б. Пшеничникова /Consilium-Medicum. - 2006. - Т. 8, № 6. - С.35-41.
14. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA / О.Ю. Реброва. - М. : Медиа Сфера, 2002. - 312 с.
15. Сидельникова В.М. Невынашивание беременности - современный взгляд на проблему / В.М. Сидельникова//' Акушерство и гинекология. - 2007.
- №5. - С. 24-27.
16. Сидельникова В.М. Механизмы адаптации и дизадаптации гемостаза при беременности / В.М. Сидельникова, Р.Г.Шмаков. - М.: Триада-Х, 2004. - 192 с.
17. Arya R. How I manage venous thromboembolism in pregnancy. International Society on Thrombosis and Haemostasis. Second Advanced Training Course in Thombosis and Haemostasis / R. Arya // Br. J. Haematol. - 2011. - Vol. 153. - P. 698-708.
18. Association of metabolic syndrome with inflammatory mediators in women with previous gestational diabetes mellitus / E. Banoo, F. Shnili, Z. Badam-chizacleli [et al.] // J. Diabetes. Metab. Disord. - 2013.
- Vol.12, N 3. - P. 186-194.
19. Hemostasis alterations in metabolic syndrome / I. Palomo, M. Alarcon, R. Moore-Carrasco, J.M. Argiles // Inter. J. Molecular Medicine. - 2006. -Vol. 18. - P. 969-974.
