Срок родоразрешения у пациенток с высоким акушерским риском: клиническая модель прогнозирования
Актуальность:
Эффективность антенатального применения кортикостероидов у женщин с угрозой преждевременных родов зависит от своевременного введения препаратов (в течение 7 дней до родов). Мы смоделировали вероятность наступления родов в течение 7 дней после госпитализации у женщин с угрозой преждевременных родов, используя рутинно собранные клинические данные.
Методы:
Были использованы данные перинатальной сети Канады (ПСК) за период 2005-2011 г.г, включающие пациенток с преждевременными родами, преждевременным разрывом плодных оболочек, укорочением шейки матки или раскрытием шейки матки или пролабированием плодного пузыря при отсутствии родовой деятельности в условиях недоношенной беременности. Из исследования исключались женщины с аномалией плода, внутриутробной гибелью плода, синдромом фето-фетальной трансфузии и многоплодной беременностью (четыре плода). Чтобы создать прогностическую модель была выполнена логистическая регрессия. Прогностическую модель оценивали на калибрование, возможность стратификации и точность классификации (ROC-Кривая).
Результаты:
В исследование было включено 3012 женщин, госпитализированных в 24-28 недель беременности или повторно госпитализированных до 34 недель беременности в 16 высокоспециализированной клиник ПСК. Из них у 48,9% (n=1473) роды произошли в течение 7 дней после госпитализации. Значимыми предикторами преждевременных родов были: возраст матери, паритет, гестационный срок при поступлении, курение, преждевременный разрыв плодных оболочек или дородовое кровотечение. Площадь под ROC-кривой - 0,724 (95% ДИ 0,706-0,742).
Заключение:
Мы предлагаем полезный способ улучшения прогноза родов, наступивших в течение 7 дней после госпитализации у женщин с угрозой преждевременных родов. Эта информация важна для оптимального лечения кортикостероидами.
Ключевые слова:
Антенатальное назначение кортикостероидов; модель прогнозирования; преждевременные роды
Timing of delivery in a high-risk obstetric population: a clinical prediction model.
De Silva DA1,2, Lisonkova S1,2, von Dadelszen P3,4, Synnes AR5; Canadian Perinatal Network (CPN) Collaborative Group, Magee LA6.
BMC Pregnancy Childbirth. 2017 Jun 29;17(1):202. doi: 10.1186/s12884-017-1390-9.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28662632
