<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Annals of the Russian academy of medical sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Annals of the Russian academy of medical sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Вестник Российской академии медицинских наук</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0869-6047</issn><issn publication-format="electronic">2414-3545</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">"Paediatrician" Publishers LLC</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">1085</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.15690/vramn1085</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>OBSTETRICS AND GYNECOLOGY: CURRENT ISSUES</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ АКУШЕРСТВА И ГИНЕКОЛОГИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Prediction and management model of preterm birth</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Модель прогнозирования и управления преждевременными родами</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-4109-714X</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">1461-0646</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Semenov</surname><given-names>Yuriy A.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Семенов</surname><given-names>Юрий Алексеевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>Докторант кафедры акушерства и гинекологии</p></bio><email>guzchelopc@mail.ru</email><uri>http://www.chelsma.ru</uri><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3929-7708</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">5319-7911</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Dolgushina</surname><given-names>Valentina F.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Долгушина</surname><given-names>Валентина Федоровна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD, Professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>Заведующая кафедрой акушерства и гинекологии</p></bio><email>dolgushinavf@yandex.ru</email><uri>http://www.chelsma.ru</uri><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6579-5869</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">7056-8287</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Moskvicheva</surname><given-names>Marina G.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Москвичева</surname><given-names>Марина Геннадьевна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD, Professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>Заведующая кафедрой общественного здоровья и здравоохранения Института дополнительного профессионального образования</p></bio><email>moskvichevamg@mail.ru</email><uri>http://www.chelsma.ru</uri><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0952-6856</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">8001-0051</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Chulkov</surname><given-names>Vasiliy S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Чулков</surname><given-names>Василий Сергеевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>MD, PhD</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>Доцент кафедры факультетской терапии</p></bio><email>vschulkov@rambler.ru</email><uri>http://www.chelsma.ru</uri><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">South Ural State Medical University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Южно-Уральский государственный медицинский университет</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2019-10-05" publication-format="electronic"><day>05</day><month>10</month><year>2019</year></pub-date><volume>74</volume><issue>4</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>221</fpage><lpage>228</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2018-12-15"><day>15</day><month>12</month><year>2018</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2019-08-29"><day>29</day><month>08</month><year>2019</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2019, "Paediatrician" Publishers LLC</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2019, Издательство "Педиатръ"</copyright-statement><copyright-year>2019</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">"Paediatrician" Publishers LLC</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Издательство "Педиатръ"</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2020-10-05"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/about/submissions</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/1085">https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/1085</self-uri><abstract xml:lang="en"><p><bold>Background</bold>: It seems relevant to study the contribution of socio-demographic, somatic and obstetric-gynecological factors in the implementation of preterm birth.</p> <p><bold>Aims</bold>: Assessment of the prognostic significance of socio-demographic, obstetric-gynecological and somatic factors in the prediction of preterm birth and associated adverse pregnancy outcomes with subsequent validation of the prognostic model.</p> <p><bold>Materials and methods</bold>: Cohort study with a mixed cohort. A retrospective assessment of socio-demographic factors, harmful habits, obstetric and gynecological pathology, somatic diseases, course and outcomes of pregnancy was carried out with the assessment of the status of newborns in 1246 women with subsequent construction of a predictive model of preterm birth and adverse outcomes of pregnancy using Regression with Optimal Scaling and its prospective validation in 100 women. <bold>Results</bold>: The most significant predictors, that increase the chance of preterm birth and adverse pregnancy outcomes, were history of premature birth, irregular monitoring during pregnancy, history of pelvic inflammatory disease, smoking, obesity, the onset of sexual activity up to 16 years, cardiovascular and endocrine diseases. Intellectual job reduced the chance of preterm birth and adverse pregnancy outcomes This multivariate predictive model has a diagnostic value. The score of risk factors ≥25 points had a sensitivity of 73%, a specificity of 71%, the area under the ROC curve (AUC) 0.76 (good quality), p&lt;0.001. After stratification of high-risk groups by maternal and perinatal pathology the following list of diagnostic and therapeutic measures is introduced and actively implemented in antenatal clinics. To stratificate this model, we prospectively analyze the course and pregnancy outcomes of 100 women divided into 2 groups: group 1 ― 50 women with preterm delivery, group 2 ― 50 women with term delivery. A total score of 25 and above had 44% of women in group 1 and only 10% of women in group 2 (sensitivity 81.4%, specificity 61.6%, positive predictive value 44%, negative predictive value 90%, positive likelihood ratio 2.2 [1.5−3.0], negative likelihood ratio 0.3 [0.13−0.68]).</p> <p><bold>Conclusions</bold>: We have proposed a model for predicting preterm birth and delivery and perinatal losses using the available characteristics of pregnant women from early pregnancy with moderate indicators of diagnostic value. Further validation of the model in the general population of pregnant women is required.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p><bold>Обоснование</bold>. Представляется актуальным изучение вклада социально-демографических, соматических и акушерско-гинекологических факторов в реализацию преждевременных родов.</p> <p><bold>Цель исследования</bold> ― оценка значимости социально-демографических, акушерско-гинекологических и соматических факторов в прогнозировании преждевременных родов и ассоциированных с ними неблагоприятных исходов беременности с последующей валидизацией прогностической модели.</p> <p><bold>Методы</bold>. Когортное исследование со смешанными группами участников. Проводилась ретроспективная оценка социально-демографических факторов, вредных привычек, соматических заболеваний, гинекологической патологии, течения и исходов беременности для новорожденных у 1246 женщин с целью построения модели прогнозирования преждевременных родов и неблагоприятных исходов беременности при помощи регрессионного анализа с оптимальным шкалированием и валидизацией модели у 100 женщин.</p> <p><bold>Результаты</bold>. Наиболее значимыми предикторами, увеличивающими риск преждевременных родов и неблагоприятных исходов беременности, оказались преждевременные роды в анамнезе, нерегулярное наблюдение во время беременности, воспалительные заболевания органов малого таза в анамнезе, курение, ожирение, начало половой жизни до 16 лет, сердечно-сосудистые и эндокринные заболевания. Принадлежность к интеллектуальной работе, наоборот, уменьшала риск преждевременных родов и ассоциированных с ними неблагоприятных исходов. Данная прогностическая модель продемонстрировала диагностическую ценность. При подсчете 25 и более баллов модель имела чувствительность 73%, специфичность 71%, площадь под ROC-кривой (AUC) 0,76 (качество хорошее), р&lt;0,001. После стратификации групп высокого риска по материнской и перинатальной патологии в условиях женской консультации внедрен и активно проводится определенный перечень диагностических и лечебно-профилактических мероприятий. С целью стратификации модели проспективно проанализированы течение и исходы беременности у 100 женщин, разделенных на 2 группы по 50 человек, чья беременность закончилась преждевременными или своевременными родами. В группе 1 суммарный балл ≥25 имели 44% женщин, в группе 2 ― только 10% женщин (чувствительность 81,4%, специфичность 61,6%, положительная прогностическая значимость 44%, отрицательная прогностическая значимость 90%, положительное отношение правдоподобия 2,2 [1,5−3,0], отрицательное отношение правдоподобия 0,3 [0,13−0,68]).</p> <p><bold>Заключение</bold>. Нами предложена модель прогнозирования преждевременных родов и перинатальных потерь с использованием доступных характеристик беременных женщин с ранних сроков беременности с умеренными показателями диагностической значимости. Требуется дальнейшая валидизация модели на большей популяции беременных женщин.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>preterm birth</kwd><kwd>prediction</kwd><kwd>validation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>преждевременные роды</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>валидизация</kwd><kwd>ROC-анализ</kwd></kwd-group><funding-group><award-group><award-id></award-id></award-group></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Farina A, Simonazzi G, Rapacchia G, et al. Prospective evaluation of ultrasound and biochemical-based multivariable models for the prediction of late preeclampsia. Pregnancy Hypertens. 2011;1(3–4):260. doi: 10.1016/j.preghy.2011.08.039.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Kleinrouweler CE, Cheong-See FM, Collins GS, et al. Prognostic models in obstetrics: available, but far from applicable. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(1):79–90.e36. doi: 10.1016/j.ajog.2015.06.013.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Herraiz I, Arbués J, Camaño I, et al. Application of a first-trimester prediction model for pre-eclampsia based on uterine arteries and maternal history in high-risk pregnancies. Prenat Diagn. 2009;29(12):1123–1129. doi: 10.1002/pd.2383.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Lawn JE, Kinney M. Preterm birth: now the leading cause of child death worldwide. Sci Transl Med. 2014;6(263):263ed21. doi: 10.1126/scitranslmed.aaa2563.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Liu L, Oza S, Hogan D, et al. Global, regional, and national causes of child mortality in 2000-13, with projections to inform post-2015 priorities: an updated systematic analysis. Lancet. 2015;385(9966):430–440. doi: 10.1016/S0140-6736(14)61698-6.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Saigal S, Doyle LW. An overview of mortality and sequelae of preterm birth from infancy to adulthood. Lancet. 2008;371(9608):261–269. doi: 10.1016/S0140-6736(08)60136-1.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Kleinrouweler CE, Cheong-See FM, Collins GS, et al. Prognostic models in obstetrics: available, but far from applicable. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(1):79–90.e36. doi: 10.1016/j.ajog.2015.06.013.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Sananès N, Langer B, Gaudineau A, et al. Prediction of spontaneous preterm delivery in singleton pregnancies: where are we and where are we going? A review of literature. J Obstet Gynaecol. 2014;34(6):457–461. doi: 10.3109/01443615.2014.896325.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Catley C, Frize M, Walker CR, Petriu DC. Predicting high-risk preterm birth using artificial neural networks. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2006;10(3):540–549. doi: 10.1109/titb.2006.872069.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Raglan GB, Lannon SM, Jones KM, Schulkin J. Racial and ethnic disparities in preterm birth among american indian and alaska native women. Matern Child Health J. 2016;20(1):16–24. doi: 10.1007/s10995-015-1803-1.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Culhane JF, Goldenberg RL. Racial disparities in preterm birth. Semin Perinatol. 2011;35(4):234–239. doi: 10.1053/j.semperi.2011.02.020.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>York TP, Strauss JF, Neale MC, Eaves LJ. Racial differences in genetic and environmental risk to preterm birth. PLoS One. 2010;5(8):e12391. doi: 10.1371/journal.pone.0012391.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Meertens LJ, van Montfort P, Scheepers HC, et al. Prediction models for the risk of spontaneous preterm birth based on maternal characteristics: a systematic review and independent external validation. Acta Obstet Gynecol Scand. 2018. doi: 10.1111/aogs.13358.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Семенов Ю.А., Чулков В.С., Сахарова В.В., Москвичева М.Г. Оценка факторов риска развития преждевременных родов у женщин с недоношенной беременностью // Современные проблемы науки и образования. — 2015. — №4. — С. 493. [Semenov YuA, Chulkov VS, Sakharova VV, Moskvicheva MG. Assessment of risk factors for preterm birth in women with preterm pregnancy. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2015;(4):493. (In Russ).]</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Гондаренко А.С., Галина Т.В., Смирнова Т.В., и др. Шкала риска сверхранних преждевременных родов // Доктор.Ру. — 2016. — Т.124. — №7. — С. 53–56. [Gondarenko AS, Galina TV, Smirnova TV, et al. Scale for assessing risk of extremely preterm birth. Doctor.Ru. 2016;7(124):53–56. (In Russ).]</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Sananes N, Meyer N, Gaudineau A, et al. Prediction of spontaneous preterm delivery in the first trimester of pregnancy. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2013;171(1):18–22. doi: 10.1016/j.ejogrb.2013.07.042.</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>Beta J, Akolekar R, Ventura W, et al. Prediction of spontaneous preterm delivery from maternal factors, obstetric history and placental perfusion and function at 11-13 weeks. Prenat Diagn. 2011;(1):75–83. doi: 10.1002/pd.2662.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
