CC BY
16
УДК 618.19-008.846.9
А.В. ПРИХОДЬКО, И.С. ЛИПАТОВ, Ю.В. ТЕЗИКОВ
Самарский государственный медицинский университет МЗ РФ, 443099, г. Самара, ул. Чапаевская, д. 89
Применение математического моделирования для стратиôикации беременных по риску патологического лактогенеçа
Приходько Анастасия Владимировна — аспирант кафедры акушерства и гинекологии №1, тел. +7-927-768-36-58, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0002-1141-0326
Липатов Игорь Станиславович — доктор медицинских наук, профессор кафедры акушерства и гинекологии №1, тел. +7-927-262-92-70, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0001-7277-7431
Тезиков Юрий Владимирович — доктор медицинских наук, доцент, заведующий кафедрой акушерства и гинекологии №1, тел. +7-927-685-44-85, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0002-8946-501X
целью исследования явилась разработка гестационной модели прогнозирования нарушений становления лактационной функции у беременных с плацентарной недостаточностью (ПН) для обоснования своевременного начала превентивной терапии ранней гипогалактии.
Материалы и методы. Становление лактационной функции в послеродовом периоде сопоставлялось с состоянием фетоплацентарного комплекса в период гестации у 90 женщин с ПН различной степени тяжести, которые были разделены на подгруппы: А-подгруппу составили 48 женщин с дисфункцией плаценты, Б-подгруппу - 42 женщины с тяжелыми формами ПН. В контрольную группу вошли 40 здоровых женщин с физиологической беременностью. Комплексный анализ состояния фетоплацентарного комплекса и завершенности гестационного маммо-генеза включал инструментальные (УЗИ, УЗДГ, КТГ) и лабораторные методы (определение маркеров апоптоза, плацентарного ангиогенеза, децидуализации и энергообеспечения, плацентарного лактогена).
Результаты. Исследованные маркеры показали недостаточно высокую изолированную прогностическую ценность в качестве предикторов ранней гипогалактии, что было подтверждено ROC-анализом. Однако, объединенные в единый комплекс плацентарные и маммарные показатели легли в основу разработки прогностической модели методом многомерной логистической регрессии. Данная модель обладает достаточно высокой информативностью (Se=69%, Sp=77%, при p<0,05) и позволяет стратифицировать беременных по риску патологического лактогенеза для своевременного начала мероприятий по его коррекции.
Заключение. Входящие в состав модели лабораторно-инструментальные показатели просты для анализа и экономически приемлемы, что делает этот прогностический комплекс доступным для практического здравоохранения. Применение разработанной модели оптимизирует естественное вскармливание, что благоприятно скажется на здоровье детей младшего и старшего возраста.
Ключевые слова: ранняя гипогалактия, плацентарная недостаточность, прогнозирование, математическое моделирование, логистическая регрессия, ROC-анализ.
DOI: 10.32000/2072-1757-2018-16-6-85-91
(Для цитирования: Приходько А.В., Липатов И.С., Тезиков Ю.В. Применение математического моделирования для стратификации беременных по риску патологического лактогенеза. Практическая медицина. 2018. Том 16, № 6, С. 85-91)
A.V. PRIKHODKO, I.S. LIPATOV, Yu.V. TEZIKOV
Samara State Medical University of the MH of RF, 89 Chapaevskaya Str., Samara, Russian Federation, 443099
Application of mathematical modeling for stratification of pregnant women by the risk of pathological lactogenesis
Prikhodko A.V. — postgraduate student of the Department of Obstetrics and Gynecology №1, tel. +7-927-768-36-58, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0002-1141-0326
Lipatov I.S. — D. Sc. (medicine), Professor of the Department of Obstetrics and Gynecology №1, tel. +7-927-262-92-70, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0001-7277-7431
Tezikov Yu.V. — D. Sc. (medicine), Associate Professor, Head of the Department of Obstetrics and Gynecology №1, tel. +7-927-685-44-85, e-mail: [email protected], ORCID ID: 0000-0002-8946-501X
The aim of the study was to develop a gestational model for predicting the impairment of lactational function in pregnant women with placental insufficiency (PN) to justify the timely initiation of preventive therapy for early hypogalactia.
Materials and methods. The formation of lactation function in the postpartum period was compared with the state of the fetoplacental complex during gestation in 90 women with PN of varying severity, which were divided into subgroups: A-subgroup comprised 48 women with placental dysfunction, B-subgroup — 42 women with severe PN forms. The control group included 40 healthy women with a physiological pregnancy. The complex analysis of the state of the fetoplacental complex and the completeness of gestational mammogenesis included instrumental (ultrasound, ultrasound, CTG) and laboratory methods (identification of markers of apoptosis, placental angiogenesis, decidualization and energy supply, placental lactogen).
Results. The examined markers showed insufficiently high isolated prognostic value as predictors of early hypogalactia, which was confirmed by ROC analysis. However, placental and mammaric indices combined into a single complex formed the basis for the development of a predictive model by the method of multidimensional logistic regression. This model has a high enough informativeness (Se=69%, Sp=77%, with p<0.05) and allows stratifying pregnant women for the risk of pathological lactogenesis for timely initiation of measures for its correction.
The conclusion. The laboratory-instrumental indicators included in the model are easy to analyze and economically acceptable, which makes this prognostic complex accessible to practical health care. Application of the developed model optimizes the natural feeding, which will favorably affect the health of young and older children.
Key words: early hypogalactia, placental insufficiency, forecasting, mathematical modeling, logistic regression, ROC analysis.
(For citation: Prikhodko A.V., Lipatov I.S., Tezikov Yu.V. Application of mathematical modeling for stratification of pregnant women by the risk of pathological lactogenesis. Practical Medicine. 2018. Vol. 16, no 6, P. 85-91)
Введение
Неонатальный период является чрезвычайно важным в аспекте окончательного морфологического и функционального формирования основных органов и систем ребенка [1]. Смена гемотрофного (пуповинного) типа питания на энтеральное требует оптимального по составу и свойствам продукта, способного обеспечивать младенца всеми необходимым нутриентами. Питание младенца в этот период через эпигенетические механизмы оказывает влияние на его дальнейшее физическое и интеллектуальное развитие [2]. Наилучшим питанием для ребенка первого года жизни признано грудное молоко, оно является важным компонентом программирования здоровья человека через стимуляцию метаболических и иммунологических процессов [3].
На становление лактационной функции женщины может оказывать влияние патологическое течение беременности, родов, послеродового периода [4, 5]. Одним из наиболее распространенных осложнений гестации является плацентарная недостаточность (ПН), которая обуславливает нарушения во всех звеньях гомеостаза организма матери и вызывает задержку структурно-функциональной перестройки молочных желез в период гестации (гестационный маммогенез), что приводит к реализации патологического лактогенеза и ранней гипо-галактии [6-8].
Сохранение и поддержание лактационной функции у кормящей матери после осложненного ПН течения беременности связаны с определенными затруднениями. Как правило, у таких женщин
оказывается недостаточно применения базовых мероприятий по поддержке грудного вскармливания, рекомендованных Всемирной организацией здравоохранения, корригирующая терапия им требуется уже на гестационном этапе [9]. Однако отсутствуют единые лабораторно-инструментальные критерии задержки предлактационной подготовки молочных желез, обосновывающие начало превентивных мероприятий во время беременности.
По последним тенденциям в медицине большую роль приобретают высокоинформативные предикторы или прогностические параметры реализации патологического процесса, выявление которых позволяет проводить своевременную коррекцию [10]. При этом определение единичных параметров зачастую оказывается недостаточным ввиду их низкой, с точки зрения клинической эпидемиологии, изолированной прогностической ценности. Представляет интерес разработка комплексного подхода к прогнозированию патологии лактационной функции, что возможно реализовать с помощью математического моделирования. Математическое моделирование патологических процессов в эпоху широкой компьютеризации всех областей медицины затронуло и акушерство и гинекологию [11]. Однако в доступной отечественной и зарубежной литературе не представлены варианты моделей прогнозирования патологии лактации, что обуславливает актуальность проведенного исследования.
Цель исследования — разработать гестацион-ную модель прогнозирования нарушений становления лактационной функции у беременных с ПН для
обоснования своевременного начала превентивной терапии ранней гипогалактии.
Материал и методы исследования
В исследовании принимали участие женщины с отягощенным ПН течением гестации (основная группа — 90 человек), которые в зависимости от степени тяжести ПН были разделены на подгруппы: А-подгруппа — с дисфункцией плаценты (48 женщин), Б-подгруппа — с тяжелыми формами Пн — декомпенсированная (ДПН) и прогрессирующая декомпенсированная ПН (42 женщины). Пациентки с критической формой ПН в исследование включены не были. Контрольную группу составили 40 здоровых женщин с физиологической беременностью, здоровым новорожденным.
Состояние фетоплацентарного комплекса (ФПК) и степень тяжести ПН оценивались с применением комплексной балльной шкалы и классификации А.Н. Стрижакова с соавт. [8]. Данная шкала включает инструментальные (УЗИ, УЗДГ, КТГ) и лабораторные показатели: определение маркеров апоптоза (фактора некроза опухоли а — ФНОа), плацентарного ангиогенеза (фактор роста плаценты — ФРП), децидуализации (плацентарный а-1-микроглобулин — ПАМГ) и энергообеспечения (плацентарная щелочная фосфатаза — ПЩФ) в крови беременных женщин методами ИФА с применением наборов реагентов ООО «Протеиновый контур» (Россия), «Диатех-Э» (Россия), «P/Dsystems» (Великобритания) и биохимическим — с использованием реагентов фирмы «Kohe» (Финляндия). Подтверждение диагноза ПН осуществлялось на основании морфологического исследования последов с учетом критериев, разработанных А.П. Миловано-вым (2012).
Оценка предлактационной подготовки молочных желез проводилась с применением ультразвукового исследования молочных желез в доношенном сроке беременности и на 4-6-е сут. пуэрперия с определением эхографического морфотипа (система Voluson E8, GE Healthcare Austria GmbH&Co OG). Морфо-функциональная дифференцировка молочных желез считалась завершенной при выявлении до родоразрешения морфотипа «беременности», а в послеродовом периоде «лактационного» морфотипа. Определение иных эхографических морфоти-пов («репродуктивного» до родоразрешения и мор-
фотипа «беременности с расширенными протока» в период лактации) свидетельствовало о незавершенности предлактационной перестройки [12].
Также нами определялся уровень плацентарного лактогена (ПЛ) в крови беременных женщин в сроке 30-34 нед. методом ИФА («Cobas e411 Hitachi», Hoffman Le Roche, Switzerland). Этот гормон является продуктом синтетической деятельности плаценты и оказывает влияние на завершение мор-фо-функциональной дифференцировки молочных желез. Следовательно, данный показатель отражает как состояние ФПК, так и течение гестационного маммогенеза.
Для верификации диагноза ранней гипогалактии в динамике послеродового периода были исследованы субъективные и объективные клинические признаки сниженной лактационной функции со стороны матери и ребенка. Также определяли суточное количество молока гравиметрическим методом с учетом потребности в нем новорожденного по формуле Н.Ф. Филатова в модификации Г.И. Зайцевой [13].
Статистическая и математическая обработка результатов проводилась с помощью пакета программ SPSS Statistics-21 (лицензия №20130626-3). Для сопоставления групп использовались показатели непараметрической статистики — медиана и интерквартильный размах между 25 и 75 перцентилями (Ме (Q1-Q3)). Статистически значимая разница определялась с помощью критерия U-Манна—Уитни. Сравнение количественных данных осуществляли с помощью критерия X2 — Пирсона. Достоверной разница принималась при р<0,05. Создание математической модели прогнозирования ранней гипогалактии в период гестации проводилось с применением многомерной логистической регрессии. Для оценки прогностической значимости отдельных предикторов иматематической модели выполняли построение ROC-кривых с определением площади под ними (AUC), вычисляли стандартную ошибку (SE AUC). Для оценки связи предикторов с реализацией ранней гипогалактии вычисляли отношение шансов (ОШ) с расчетом 95% доверительного интервала (ДИ). Определение прогностической значимости показателей осуществляли на основании расчета тестов клинической эпидемиологии (Se, Sp) [14, 15].
Таблица 1.
Частота ПН и патологии плода у женщин основной группы (% (абс. ч.)) Table 1.
Frequency of placental insufficiency and fetal pathology in women of the main group (% (abs.h.))
Осложнение Основная группа (n=90)
А-подгруппа (n=48) Б-подгруппа (n=42)
ПН I степени (дисфункция плаценты) 100(48) -
ПН II степени (ДПН) - 64,3 (27)
ПН III степени (прогрессирующая ДПН) - 35,7 (15)
Задержка роста плода - 78,6 (33)
I степень - 38,1 (16)
II степень - 33,3 (14)
III степень - 7,2 (3)
Хроническая гипоксия плода - 73,8 (31)
Сочетание ЗРП и ХГП - 52,4 (22)
Результаты исследования и их обсуждение
Все пациентки основной группы, сравниваемых подгрупп и группы контроля были сопоставимы по возрасту, паритету, местности проживания (Самара), а также по соблюдению основных принципов успешного грудного вскармливания, рекомендованных ВОЗ. У женщин основной группы настоящая беременность была отягощена ПН, подгруппы различались по степени тяжести ПН и степени тяжести патологии плода, ассоциированной с ПН (табл. 1). В контрольной группе настоящая беременность протекала без осложнений, родоразреше-ны женщины были в срок через естественные родовые пути, осложнений в родах и послеродовом периоде не наблюдалось.
Следует отметить, что в Б-подгруппе в 78,6% (33/42) наблюдений была диагностирована ЗРП различной степени тяжести, в 73,8% (31/42) — хроническая гипоксия плода, сочетание данных осложнений имело место в 52,4% (22/42) наблюдений. В А-подгруппе с дисфункцией плаценты патология плода отсутствовала, что соотносится с патогенетическими механизмами развития ПН I степени тяжести [6, 8].
Результаты исследования иммунобиохимических маркеров нарушенного состояния ФПК представлены на рисунке 1. Были выявлены выраженные статистически значимые отличия уровней данных показателей между основной и контрольной группами.
Выявленная закономерность обосновывает комплекс патологических реакций, происходящих при ПН: снижение пролиферативных возможностей плаценты, активация процессов запрограммированной клеточной гибели, нарушения процессов децидуа-
лизации материнской части плаценты, адаптационная гиперферментемия и истощение компенсаторных возможностей плаценты.
Исследование ПЛ выявило достоверное снижение уровня гормона у женщин с ПН различной степени тяжести. В Б-подгруппе данный показатель составил 4,1 [3,2-5,8] мг/л, что в 1,8 раз меньше, чем в А-подгруппе (7,2 [6,5-7,9] мг/л), и в 2,2 раза меньше, чем в группе контроля (9,1 [8,310,4] мг/л) (рБ-А<0,05, рБ-К<0,05). Полученные данные подтверждают нарушение состояния системы «плацента-плод» при ПН, а также косвенно свидетельствуют о незавершенности гестационного мам-могенеза в основной группе.
Данные ультразвукового исследования молочных желез представлены в таблице 2. У всех женщин контрольной группы в доношенном сроке беременности определялся УЗ-морфотип «беременности», а в послеродовом периоде — «лактационный» мор-фотип. Это подтверждает завершенность пред-лактационной перестройки молочных желез в период неосложненной гестации и физиологическое течение лактогенеза. В основной группе в 37-39 нед. гестации преобладал «репродуктивный» УЗ-морфотип (62,2% наблюдений), на 4-6-е сут. пуэр-перия — морфотип «беременности с расширенными протоками» (70%). Завершенность гестационного маммогенеза отмечали лишь у 37,8% женщин основной группы (х2=43,7, р<0,001 по сравнению с группой контроля), полноценное завершение мам-могенеза в период лактогенеза — у 30,0% (х2=54,3, р<0,001 по сравнению с группой контроля).
Частота ранней гипогалактии в основной группе составила 72,2% (65/90), в А-подгруппе — 64,6% (31/48), в Б-подгруппе — 81,0% (34/42) наблюде-
Рисунок 1.
Уровни иммунобиохимических маркеров состояния ФПК у женщин групп сравнения Figure 1.
Levels of immunobiochemical markers of FPC state in women of comparison groups
Рисунок 2.
ROC-кривые плацентарных и маммарных показателей, выступающих в качестве предикторов реализации ранней гипогалактии Figure 2.
ROC curves of placental and mammar parameters, acting as predictors of the early hypogalactia
ний. В контрольной группе ранней гипогалактии выявлено не было.
На основании полученных данных методом РЮС-анализа была изучена информационная ценность отдельных показателей, отражающих как состояние ФПК, так и молочных желез, которые могут выступать в качестве гестационных предикторов реализации ранней гипогалактии. На рисунке 2 представлены 1ЮС-кривые по исследованным показателям.
Из полученных данных следует, что только один показатель из изученных обеспечивает «хорошее» (АиС от 0,7 до 0,8) качество прогноза по результатам 1ЮС-анализа, а именно ПЛ — АиС=0,71. Осталь-
ные показатели, при их изолированном применении в качестве предикторов ранней гипогалактии, обеспечивают «среднее» и «неудовлетворительное» качество прогноза (АиС от 0,6 до 0,7 и от 0,5 до 0,6 соответственно): ЗРП — АиС=0,54, ФРП — АиС=0,61, ФНОа — АиС=0,69, ПАМГ — АиС=0,69, ПЩФ — АиС=0,57, выявление «репродуктивного» УЗ-морфотипа- АиС=0,66.
Учитывая, что изолированные показатели не могут полноценно отражать особенности течения гестационного маммогенеза и предлактационной перестройки молочных желез на фоне нарушенных компенсаторных механизмов при ПН, нами была рассчитана гестационная прогностическая модель
Таблица 2.
УЗ-морфотипы молочных желез у обследованных женщин (% (абс. ч.)) Table 2.
US-morphotypes of mammary glands in the examined women (% (abs.h.))
Срок обследования Эхографический морфотип Основная группа Контрольная группа (n=40)
А-подгруппа (n=48) Б-подгруппа (n=42) Всего (n=90)
37-39 нед. гестации «Репродуктивный» 56,3 (27) 69,0** (29) 62,2 (56) -
«Беременности» 43,7* (21) 31,0*,** (13) 37,8*(34) 100 (40)
4-6-е сут. пуэрперия «Беременности с расширенными протоками» 64,6 (31) 76,2** (32) 70,0 (63) -
«Лактационный» 35,4*(17) 23,8*** (10) 30,0*(27) 100 (40)
Примечание: * — разница статистически значима по сравнению с группой контроля (р<0,05); ** — разница статистически значима по сравнению с А-подгруппой (р<0,05)
Note: * — the difference is statistically significant compared to the control дгоир(р<0.05); ** — the difference is statistically significant compared to the А-subgroup (р<0.05)
Таблица 3.
Характеристические параметры модели многомерной логистической регрессии для прогнозирования реализации ранней гипогалактии Table 3.
Characteristic parameters of the multidimensional logistic regression model for predicting the realization of early hypogalactia
Предиктор Параметры модели Классификационная способность
Коэффициент регрессии, ОШ (95% ДИ) р CutOff Se (%) Sp (%)
ЗРП -3,147 0,04 (0,00-1,65) 0,041
ФРП (пг/мл) 0,039 1,48* (0,97-2,26) 0,032
ФНОа (пг/мл) 0,033 1,39*(1,03-1,87) 0,031
ПАМГ (нг/мл) 0,066 1,93*(1,20-3,10) 0,007
ПЩФ (ЕД/л) 0,055 1,74*(1,06-2,86) 0,030 0,66 69 77
ПЛ (мг/л) -0,939 2,56** (1,10-5,94) 0,029
Репродуктивный УЗ-морфотип 1,924 6,85 (1,01-46,58) 0,049
Constant -27,054 0,04 (0,00-1,65) 0,044
Примечание: * — показано ОШ при увеличении признака на 10; ** — показано ОШ при уменьшении признака на 1
Note: * — показано ОШ что это? как я могу переводить нерасшифрованную аббревиатуру? when the sign increases by 10; ** — показано ОШ when the sign decreases by 1
методом многомерной логистической регрессии, в которую были включены как плацентарные, так и маммарные показатели в период гестации (табл. 3).
Интегративная результирующая модели рассчитывается по алгоритму:
Z = -3,147х3рп+0,039хфрп + 0,033хфн0а+0,0 66хПАМГ+0,055хПЩФ - 0,939хПЛ + 1,924хРепро-дуктивный УЗ-морфотип - 27,054.
Вероятность реализации ранней гипогалактии (р) вычисляется по формуле: р=е2/(1+е2), где e=const=2,72. Трактовка результатов с помощью данной модели осуществляется следующим образом: при рассчитанной вероятности 0,67 и более риск реализации ранней гипогалактии считается высоким, при рассчитанной вероятности менее 0,67 риск считается низким. (ЮС-кривая для прогностической модели
представлена на рисунке 3.
Разработанная гестационная модель обладает достаточно высокой прогностической значимостью, качество прогнозирования ранней гипогалактии при точке разделения 0,66 составило: Se=69%, Sp=77% (при р<0,05).
Заключение
Таким образом, можно сделать заключение, что отягощенное ПН различной степени тяжести течение беременности отрицательно влияет на становление лактационной функции молочных желез, провоцирует развитие ранней гипогалактии. Женщинам с осложненной ПН гестацией необходима своевременная коррекция задержки предлактаци-онной перестройки молочных желез. Стратификация беременных в группу высокого риска по пато-
Рисунок 3.
ROC-кривая модели многомерной логистической регрессии для прогнозирования реализации ранней гипогалактии Figure 3.
ROC curve based on the fitted multivariate logistic regression model for predicting the realization of early hypogalactia
логическому лактогенезу может осуществляться на основании разработанной гестационной прогностической модели, обладающей высокой прогностической значимостью (Se=69%, Sp=77%, при p<0,05). Данная модель включает комплекс плацентарных и маммарных лабораторно-инструментальных показателей и позволяет обосновывать начало превентивных мероприятий в период беременности. Входящие в состав модели лабораторно-инстру-ментальные предикторы просты для анализа и экономически приемлемы, что делает этот прогностический комплекс доступным для практического здравоохранения. Применение разработанной модели оптимизирует естественное вскармливание, что благоприятно скажется на здоровье детей младшего возраста.
ЛИТЕРАТУРА
1. Anjos T., Altmae S., Emmett P., et al. Nutrition and neurodevelopment in children: Focus on nutrimenthe project // Eur. J. Nutr. - 2013. - Vol. 52. - P. 1825-1842.
2. Verduci E., Banderali G., Barberi S., et al. Epigenetic Effects of Human Breast Milk // Nutrients. - 2014. - Vol. 6. - P. 1711-1724.
3. Agostoni C., Baselli L., Mazzoni M.B. Early nutrition patterns and diseases of adulthood: A plausible link? // Eur. J. Intern. Med. — 2013. - Vol. 24. — P. 5-10.
4. Углицких А.К., Стенина О.И. Гипогалактия: пути решения проблемы // Практика педиатра. — 2013. — №3. — С. 22-24.
5. Овчинникова М.А. Влияние рецидивирующего течения герпетической инфекции у беременных на фетоплацентарный ком-
плекс и состояние здоровья новорожденных детей // Аспирантский вестник Поволжья. — 2014. — №1-2. — С. 123-127.
6. Рябова С.А. Клиническая реализация нарушений трофической и газообменной функций плаценты при плацентарной недостаточности // Аспирантский вестник Поволжья. — 2015. — №1-2. — С. 34-43.
7. Parra-Saavedra M. et al. Placental findings in late-onset SGA births without Doppler signs of placental insufficiency // Placenta. — 2013. — Vol. 34. — P. 1136-1141.
8. Стрижаков А.Н., Тимохина Е.В., Игнатко И.В., Белоцерковце-ва Л.Д. Патофизиология плода и плаценты. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2015. — 176 с.
9. World Health Organization. Long-Term Effects of Breastfeeding: A Systematic Review. WHO: Geneva, Switzerland. — 2013. http://www.who. Int/maternal_child_adolescent/documents/ breastfeeding_long_term_effects/en/
10. Pediatric Nutrition in Practice / Ed. B. Koletzko. — 2015. — Vol. 113. — 333 p.
11. Затолокина М.А. Математическое моделирование и прогнозирование — как методы научного познания в медицине и биологии // Международный журнал экспериментального образования. — 2015. — №12-4. — С. 539-543.
12. Озерова О.Е. Нормальные эхографические особенности структуры молочных желез в различные возрастные периоды, при беременности и лактации // Sono Ace International. — 2001. — №9. — С. 50-57.
13. Кондратьева Е.И. Влияние пролонгированной лактации на защитные факторы грудного молока и состояние здоровья детей // Вопросы детской диетологии. — 2011. — Т. 1. — С. 27-31.
14. Петри А., Сэбин К. Наглядная медицинская статистика: учеб. пособие. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2015. — 216 с.
15. Котельников Г.П., Шпигель А.С. Доказательная медицина. Научно-обоснованная медицинская практика: монография. — изд. 2-е перераб и доп. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012. — 242 с.
