PREDICTIVE MODELLING OF THE COURSE OF CHILDBIRTH AT WOMEN AFTER PREINDUCTION PREPARATION


Cite item

Abstract

The analysis of the importance of the medicobiological characteristics influencing a course of childbirth at women after preinduction preparation is carried out; on the basis of the optimized set of risk factors predictive models like childbirth, their duration and a way of a rodorazresheniye are developed.

Full Text

Актуальность. Индукция родов - это искусственное инициирование схваток, которые приведут к прогрессирующему раскрытию и сглаживанию шейки матки и рождению плода. Индукция родов представляет интерес для практического акушерства, поскольку родовозбуждение есть достаточно частое вмешательство в естественное течение беременности, оправданное целью снижения перинатальных потерь и материнской заболеваемости. Индукция родов стала широко использоваться с момента синтеза окситоцина в 50-х годах. В настоящее время индукция родов проводится в 13-15 % случаев. Наиболее частыми показаниями для индукции родов в российских родовспомогательных учреждениях являются: осложнения беременности, угрожающие здоровью матери (прогрессирующий гестоз, экстрагенитальная патология), плода (внутриутробная гипоксия плода, гипотрофия плода, перенашивание беременности и изосенсибилизация) или здоровью матери и плода, а также внутриутробная гибель плода, анэнцефалия и другие аномалии его развития, не совместимые с жизнью [1]. В зарубежной литературе имеются немногочисленные данные о комбинированном использовании медикаментозных и немедикаментозных способов подготовки шейки матки к родам, публикации в отечественной литературе единичны и носят характер предварительных сообщений. Нами был предложен комбинированный метод подготовки шейки матки к индуцированным родам, основанный на интрацервикальном введений натуральных ламинарий и интрацервикальном введении простагландина группы Е2 и проведена его клиническая апробация. Несмотря на то, что в ходе проведенного нами исследования доказано более высокая эффективность комбинированного метода прединдукционной подготовки шейки матки, использование данного подхода для всех без исключения беременных нецелесообразно, так как в некоторых ситуациях по показаниям необходимо первоначально использовать наиболее щадящий способ прединдукционной подготовки, поэтому в каждом случае необходимо учитывать индивидуальные особенности родильниц, данные анамнеза, течения беременности. В этой ситуации эффективность принимаемых решений может значительно возрасти при наличии прогноза течения родов и их исхода. Материал и методы исследования. Для построения прогностических моделей были отобраны следующие показатели: тип родов (индуцированные или самопроизвольные), длительность родов (в мин.) и способ родоразрешения (через естественные родовые пути или кесарево сечение). Одним из методов построения прогностических моделей является регрессионный анализ. Для использования методов регрессионного анализа, необходимо выполнение следующих предпосылок: все опыты должны быть проведены независимо друг от друга; статистическая природа этих случайных составляющих оставалась неизменной во всех опытах; показатели, вошедшие в уравнение регрессии в качестве независимых переменных, должны быть не связаны друг с другом. Применительно к нашему случаю под опытом понимается оформление очередной медицинской карты, поэтому первые две предпосылки регрессионного анализа выполняются, исходя из технологии сбора данных. Для достижения же независимости медико-социальных характеристик исследуемого контингента населения необходим их предварительный отбор, то есть существует необходимость исключить ряд параметров, причем выбрать те из них, что несут минимум информации. Существует эффективный метод минимизации информативной параметрической избыточности - метод «дискретных корреляционных плеяд» [2, 3], суть которого заключается в формировании плеяд параметров со значимым признаком сходства и последующей заменой этих плеяд на единственный (головной) параметр, обладающий наибольшим весом по отношению к прочим. Выбор метода определения прогностической значимости исследуемых характеристик беременных зависит от численного представления прогнозируемой величины. Так как тип родов и способ родоразрешения может принимать только два значения, было проведено разбиение исходной выборки на соответствующие группы и проведено сравнение средних значений каждой исследуемой характеристики по t-критерию Стьюдента. Модуль t-статистики характеризует степень различия каждого показателя в сравниваемых группах и был принят в качестве оценки прогностической значимости. Для длительности родов на основе коэффициентов парной корреляции определялась ее взаимосвязь с анализируемыми характеристиками беременных и в качестве оценки прогностической значимости был принят модуль полученной величины. Полученные результаты и их обсуждение. Результаты расчетов представлены в табл. 1. Из представленных данных видно, что с типом родов в наибольшей степени связаны такие показатели, как наличие железодефицитной анемии, диатермокоагуляция, оценка зрелости шейки матки по Бишопу, возраст начала месячных, пиелонефрит, срок беременности, гестоз второй половины беременности, угроза выкидыша, внутриутробная гибель плода, гипертоническая болезнь. Длительность родов взаимосвязана с количеством предыдущих родов, длительностью месячных, ОРВИ, циститом и гастродуоденитом в анамнезе, возрастом, стационарным лечением во время беременности, дисфункцией яичников, анемией, фибромиомой, гестозом второй половины беременности. Таблица 1 Оценка прогностической значимости показателей, характеризующих состояние беременной накануне прединдукционной подготовки (фрагмент) № п/п Наименование показателя Тип родов Длительность родов Способ родоразрешения t Ранг r Ранг t Ранг 1 Возраст 0,2309 54 -0,4082 5 1,0372 25 2 Срок беременности -1,2464 6 0,1618 35 -2,4596 2 Показания к индукции 3 Гестоз II половины 1,214 7 -0,2363 19 1,0801 22-24 4 Переношенная беременность -1,1225 8-9 0,1739 32 -2,3242 8 5 Гипотрофия 1,0826 10-14 0,1218 42 0,637 40-48 6 Резистентная к терапии ФПН -0,4934 41-50 -0,1321 39-40 -2,4152 3-6 Соматические заболевания 7 Бронхит -0,2207 55-57 -0,2460 18 1,214 18-20 8 Пиелонефрит -1,2975 5 -0,1524 37 0 66-68 9 Гайморит -0,4934 41-50 0,2734 16 -2,4152 3-6 10 Цистит -0,7135 24-30 0,4337 4 -3,9441 1 11 ЖД анемия 2,2336 1 -0,0364 60 0,7977 29-38 12 Гастродоуденит -0,4934 41-50 0,3992 6 0,441 51-57 Гинекологический анамнез 13 Возраст начала месячных -1,4548 4 0,0437 58 -1,1223 21 14 Длительность месячных -0,0665 62 -0,4494 2 2,3406 7 15 Число беременностей -0,5951 33 -0,2143 22 1,0097 26 16 Число родов 0,1926 58-59 -0,5435 1 1,6202 10 17 Число абортов -1,009 15 -0,0362 61 0 66-68 18 Число выкидышей -0,4183 51-52 0,0565 55 1,3472 13-14 Гинекологические заболевания 19 Дисфункция яичников 0,5916 34-40 0,3708 8 -0,7977 29-38 20 Фоновые заболевания -0,4934 41-50 0,3293 9-10 -2,4152 3-6 21 Миома -0,7135 24-30 0,2090 24 -1,3027 15-17 22 Аднексит 0 63-68 0,0701 53 -1,3837 12 23 Диатермокоагуляция 2,1166 2 -0,1741 31 0,441 51-57 Течение первой половины беременности 24 Угроза выкидыша 1,1225 8-9 0,2776 15 0,1638 63 25 Обострение цистита -0,4934 41-50 0,3293 9-10 -2,4152 3-6 Течение второй половины беременности 26 Гестоз средней степени 0,7135 24-30 0,2875 14 -0,637 40-48 27 ОРВИ 0 63-68 0,4406 3 -1,5434 11 28 Стационарное лечение 0,7391 22-23 -0,3783 7 1,9149 9 29 Оценка зрелости ШМ по Бишопу -1,8838 3 -0,1366 38 -0,0992 65 Способ родоразрешения связан в наибольшей степени со сроком беременности, наличием хронического пиелонефрита, антенатальной гибелью плода, обострением цистита, длительностью месячных, переношенной беременностью, стационарным лечением во время беременности, количеством предыдущих родов и выкидышей, ОРВИ, гриппом, аднекситом, миомой, мастопатией, дисфункцией яичников, бронхитом и ветрянкой в анамнезе, повышенным АД. На основе оценки значимости показателей, с использованием метода «Дискретных корреляционных плеяд для построения прогностических моделей были отобраны следующие характеристики. 1. Прогнозирование типа родов (Y1): X11 - срок беременности; X12 - внутриутробная гибель плода; X13 - гестоз второй половины беременности; X14 - гипертоническая болезнь; X15 - пиелонефрит; X16 - железодефицитная анемия; X17 - возраст начала месячных; X18 - оценка зрелости шейки матки по Бишопу. 2. Прогнозирование длительности родов (Y2): X21 - возраст; X22 - цистит; X23 - длительность месячных; X24 - число родов; X25 - дисфункция яичников; X26 - угроза выкидыша; X27 - ОРВИ во второй половине беременности; X28 - железодефицитная анемия в первой половине беременности; X29 - стационарное лечение во время беременности. 3. Прогнозирование способа родоразрешения (Y3): X31 - срок беременности; X32 - антенатальная гибель плода; X33 - миопия; X34 - цистит в анамнезе; X35 - длительность месячных; X36 - число родов; X37 - заболевания, передающиеся половым путем; X38 - ОРВИ во второй половине беременности; X39 - стационарное лечение во время беременности. Так как тип родов и способ родоразрешения имеет только два альтернативных значения (соответственно 0 - самопроизвольные роды, 1 - индуцированные роды и 0 - через естественные родовые пути, 1 - кесарево сечение), для построения прогностических моделей использовано уравнение логистической регрессии. Для прогнозирования длительности родов с использованием регрессионного анализа была построена линейная модель. В результате проведенных расчетов были получены следующие модели. Тип родов (Y1) Y1 = exp(eta)/(1+exp(eta)), где eta = 1,09051 - 0,349292*X11 - 0,0393507*X12 - 3,38944*X13 - 38,215*X14+ 33,2663*X15 - 19,6781*X16 + 1,37403*X17 - 0,41448*X18 Длительность родов (Y2) Y2 = 430,475 + 3,22303*X21 + 48,8371*X22 - 5,12323*X23 - 99,0528*X24 + 35,4788*X25 + 58,4032*X26 + 45,5332*X27 - 61,0708*X28 - 43,5816*X29 Способ родоразрешения (Y3) Y3 = exp(eta)/(1+exp(eta)) где eta = -55,8732 + 0,860374*X31 + 20,8808*X32 + 18,7474*X33 + 40,1381*X34+ 0,30716*X35 - 14,9184*X36 - 15,9707*X37 + 1,75884*X38 - 14,2505*X39 Для оценки моделей рассчитана средняя ошибка, коэффициент детерминации (R2) и F-критерий Фишера (табл. 2). Таблица 2 Результаты оценки адекватности прогностических моделей Название модели Средняя ошибка R2 F p Тип родов 0,1177 0,6078 0,0194 Длительность родов 36,28 0,6685 4,48 0,0025 Способ родоразрешения 0,0798 0,7425 0,0175 Выводы. В результате расчетов было получено, что для всех моделей расчетное значение F-критерия оказалось больше табличного при p<0,05, при этом средняя ошибка составила не более 12%, что позволило рекомендовать полученные модели для практического использования.
×

About the authors

A V Chernov

VSMA

I A Sharapova

VSMA

References

  1. Чернуха Е.А. Локальное применение простагландиыов для подготовки шейки матки и индуцирования родов у первоберемеииых / Е.А. Чернуха, Э.М. Алиева // Акушерство и гинекология. - 1996. - №. 3. - С. 7-9.
  2. Чопоров О.Н. Методы анализа значимости показателей при классификационном и прогностическом моделировании / О.Н. Чопоров, А.Н. Чупеев, С.Ю. Брегеда // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2008. - Т.4. №9. - С. 92-94.
  3. Косолапов В.П. Прогнозирование изменения течения беременности по медико-социальным факторам риска / В.П. Косолапов, П.Е. Чесноков, Г.Я. Клименко, О.Н. Чопоров и др. // Врач-аспирант. - 2011. - Т.44. №1.4. - С. 572-578.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies