Резюме

Анохова Л.И., Белокриницкая Т.Е., Смоляков Ю.Н.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЛАЦЕНТАРНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ

ПРИ ПРЕЖДЕВРЕМЕННЫХ РОДАХ

Резюме. Известна ведущая роль плацентарной недостаточности в патогенезе досрочного прерывания беременности. С целью прогнозирования развития плацентарной недостаточности в сроки недоношенной беременности выполнено когортное, проспективное и ретроспективное исследование с включением 143 беременных (97 пациенток с признаками плацентарной недостаточности, 46 здоровых пациенток, роды у которых завершились в срок). Были использованы результаты клинических и лабораторных исследований пациенток ГБУЗ Забайкальского краевого перинатального центра. Из предикторов оказывающих наибольшее влияние на зависимую переменную «плацентарная недостаточность» были «социальный статус» и «преэклампсия». Влияние генетических предикторов полиморфизма гена тромбофилии PAI-1:675 5G>4G (p=0,033) и полиморфизма гена интерлейкина TNF G308A (p=0,014) на результирующий показатель достаточно высоко. Модель показала очень хорошие качественные характеристики прогнозирования.

Ключевые слова. Плацентарная недостаточность, преждевременные роды, логистическая модель.

Anokhova LI Belokrinitskaya TE, Smolyakov YN

YN PREDICTION PLACENTAL INSUFFICIENCY IN PRETERM LABOR

Summary. The leading role of placental insufficiency is well known in the pathogenesis of early abortion. In order to forecasting the development of placental insufficiency in preterm pregnancy performed a cohort, prospective and retrospective study with the inclusion of 143 pregnant women (97 patients with signs of placental insufficiency, 46 healthy patients, whose birth resulted in a term). The results were used in the clinical and laboratory studies of the Trans-Baikal regional perinatal center patients. From predictors have the greatest influence on the dependent variable "placental insufficiency" were "social status" and "preeclampsia". Influence of genetic predictors of the gene polymorphism Thrombophilia PAI-1: 675 5G> 4G (p = 0,033) and the gene polymorphism of Interleukin TNF G308A (p = 0,014) on the resulting indicator is high enough. The model showed very good quality forecasting performance.