Predictors of successful labor preinduction with mifepristone

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Relevance: Labor induction rates have increased worldwide in recent years. To make informed decisions, optimize resources, and minimize the risk of failure, it is important to develop new predictive tools for the preinduction of labor.

Objective: To determine predictors of successful labor preinduction/induction with mifepristone.

Materials and methods: We analyzed 5000 electronic delivery case records from 2016 to 2023. Of the total number of records, 236 were included in the study and divided into two groups. Group 1 consisted of pregnant women who reached full cervical ripening (Bishop scale score of 8 or higher) or developed regular labor contractions within 24 h of a single 200 mg dose of oral mifepristone (n=116). Group 2 comprised pregnant women who required additional labor preparation with a second dose of mifepristone and/or other labor preinduction techniques (n=120).

Results: Significant differences were found between the two groups in parity (p=0.029), history of induced abortion (p=0.031), acute respiratory viral infections (p=0.010), novel coronavirus infection (p=0.039), use of dydrogesterone (p=0.013), and presence of polyhydramnios in the third trimester of pregnancy (p=0.012). The Bishop scale score before preinduction was higher in Group 1, with a score 4 (3; 4), than in Group 2, with a score 3 (2; 3) (p<0.001). A predictive model with a sensitivity of 64.2% and specificity of 75.8% was developed to predict successful preinduction of labor.

Conclusion: The predictors of successful and rapid labor preinduction with mifepristone were the initial Bishop score, parity, and the presence of polyhydramnios. The relationship between previous viral infections and the use of progesterone preparations during pregnancy remains debatable.

作者简介

Asiyat Gaidarova

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: a_gadzhieva@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-1415-3318

PhD Student

俄罗斯联邦, 117997, Moscow, Ac. Oparina str., 4

Oleg Baev

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation; I.M. Sechenov First Moscow State Medical University of Ministry of Health of Russia (Sechenov University)

Email: o_baev@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-8572-1971

Dr. Med. Sci., Professor, Head of the 1st Maternity Department, Professor at the Department of Obstetrics, Gynecology, Perinatology and Reproductology

俄罗斯联邦, 117997, Moscow, Ac. Oparina str., 4; 119991, Moscow, Trubetskaya str., 8-2

Vladislava Gusar

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: v_gusar@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-3990-6224

PhD, Senior Researcher at the Laboratory of Applied Transcriptomics of the Department of Systems Biology in Reproduction

俄罗斯联邦, 117997, Moscow, Ac. Oparina str., 4

Irina Edilberg

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University of Ministry of Health of Russia (Sechenov University)

Email: i_edilberg@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0003-4194-8730

PhD Student

俄罗斯联邦, 119991, Moscow, Trubetskaya str., 8-2

Oleg Tysyachnyi

Academician V.I. Kulakov National Medical Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: o_tysyachny@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0001-9282-9817

PhD, Researcher at the 1st Maternity Department

俄罗斯联邦, 117997, Moscow, Ac. Oparina str., 4

Aleksey Alekseev

Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of the Russian Federation

Email: a_alekseev@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-5347-6884

Junior Researcher at the Laboratory of Cytology

俄罗斯联邦, 117997, Moscow, Ac. Oparina str., 4

参考

  1. Министерство здравоохранения Российской Федерации. Клинические рекомендации "Неудачная попытка стимуляции родов (подготовка шейки матки к родам и родовозбуждение)". 2021. [Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical guidelines "Failed attempt at labor stimulation (cervical preparation and labor induction)". 2021 (in Russian)].
  2. Saucedo A.M., Cahill A.G. Evidence-based approaches to labor induction.. Obstet. Gynecol. Surv. 2023; 78(3):171-83. https://dx.doi.org/10.1097/ogx.0000000000001110.
  3. Marconi A.M. Recent advances in the induction of labor. F1000Research. 2019; (8): F1000 Faculty Rev-1829. https://dx.doi.org/10.12688/f1000research.17587.1.
  4. Simon C.E., Grobman W.A. When has an induction failed? Obstet. Gynecol. 2005;105(4): 705-9. https://dx.doi.org/10.1097/01.aog.0000157437.10998.e7.
  5. Caughey A.B., Sundaram V., Kaimal A.J., Gienger A., Cheng Y.W., McDonald K.M. et al. Systematic review: elective induction of labor versus expectant management of pregnancy. Ann. Intern. Med. 2009; 151(4): 252-63, W53-63. https://dx.doi.org/10.7326/0003-4819-151-4-200908180-00007.
  6. Lin M.G., Rouse D.J. What is a failed labor induction? Clin. Obstet. Gynecol. 2006; 49(3): 585-93. https://dx.doi.org/10.1097/00003081-200609000-00018
  7. Walker K.F., Bugg G.J., Macpherson M., McCormick C., Grace N., Wildsmith C. et al. Randomized trial of labor induction in women 35 years of age or older. N. Engl. J. Med. 2016; 374(9): 813-22. https://dx.doi.org/10.1056/nejmoa1509117.
  8. Knight H.E., Cromwell D.A., Gurol-Urganci I., Harron K., van der Meulen J.H., Smith G.C.S. Perinatal mortality associated with induction of labour versus expectant management in nulliparous women aged 35 years or over: аn English national cohort study. PLoS Med. 2017;14(11):e1002425. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pmed.1002425
  9. Spong C.Y., Berghella V., Wenstrom K.D., Mercer B.M., Saade G.R. Preventing the first cesarean delivery: summary of a joint Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, Society for Maternal-Fetal Medicine, and American College of Obstetricians and Gynecologists Workshop. Obstet. Gynecol. 2012; 120(5): 1181-93. https://dx.doi.org/10.1097/aog.0b013e3182704880.
  10. Middleton P., Shepherd E., Crowther C.A. Induction of labour for improving birth outcomes for women at or beyond term. Cochrane Database Syst. Rev. 2018; 5(5):CD004945. https://dx.doi.org/10.1002/14651858.cd004945.pub4.
  11. Batinelli L., Serafini A., Nante N., Petraglia F., Severi F.M., Messina G. Induction of labour: clinical predictive factors for success and failure. J. Obstet. Gynaecol. 2018;38(3):352-8. https://dx.doi.org/10.1080/01443615.2017.1361388.
  12. Ludmir J., Sehdev H.M. Anatomy and physiology of the uterine cervix. Clin. Obstet. Gynecol. 2000; 43(3):433-9. https://dx.doi.org/10.1097/00003081-200009000-00003.
  13. Feghali M., Timofeev J., Huang C.C., Driggers R., Miodovnik M., Landy H.J. et al. Preterm induction of labor: predictors of vaginal delivery and labor curves. Am. J. Obstet. Gynecol. 2015; 212(1): 91.e1-91.e7. https://dx.doi.org/10.1016/ j.ajog.2014.07.035.
  14. Gibson K.S., Waters T.P. Measures of success: Prediction of successful labor induction. Semin. Perinatol. 2015; 39(6):475-2. https://dx.doi.org/10.1053/ j.semperi.2015.07.012.
  15. Subramaniam A., Jauk V.C., Goss A.R., Alvarez M.D., Reese C., Edwards R.K. Mode of delivery in women with class III obesity: planned cesarean compared with induction of labor. Am. J. Obstet. Gynecol. 2014; 211(6): 700.e1-700.e9. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2014.06.045.
  16. Pandis G.K., Papageorghiou A.T., Ramanathan V.G., Thompson M.O., Nicolaides K.H. Preinduction sonographic measurement of cervical length in the prediction of successful induction of labor. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2001; 18(6):623-8. https://dx.doi.org/10.1046/j.0960-7692.2001.00580.x.
  17. Rane S.M., Guirgis R.R., Higgins B., Nicolaides K.H. The value of ultrasound in the prediction of successful induction of labor. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2004; 24(5): 538-9. https://dx.doi.org/10.1002/uog.1100.
  18. Gómez Laencina A.M, Sánchez F.G., Gimenez J.H., Martínez M.S., Valverde Martínez J.A., Vizcaíno V.M. Comparison of ultrasonographic cervical length and the Bishop score in predicting successful labor induction. Acta Obstet. Gynecol. Scand. 2007; 86(7): 799-804. https://dx.doi.org/10.1080/00016340701409858
  19. Park K.H., Kim S.N., Lee S.Y., Jeong E.H., Jung H.J., Oh K.J. Comparison between sonographic cervical length and Bishop score in preinduction cervical assessment: a randomized trial. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2011; 38(2): 198-204. https://dx.doi.org/10.1002/uog.9020.
  20. Khalifa M.A., Abbas A.M., Gaber M.A., Salah M. Bishop score versus transvaginal ultrasonographic measurement of cervical length in predicting successful labor induction in post-term pregnancy: prospective cohort study. Int. J. Reprod. Contracept. Obstet. Gynecol. 2018; 7(11): 4646-51. https://dx.doi.org/10.18203/2320-1770.ijrcog20184523.
  21. Бабич Д.А., Баев О.Р., Федоткина Е.П., Гус А.И. Диагностические возможности эхоэластографии в акушерстве и гинекологии. Акушерство и гинекология. 2019; 7: 5-12. [Babich D.A., Baev O.R., Fedotkina E.P., Gus A.I. Diagnostic opportunities of echo elastography in obstetrics and gynecology. Obstetrics and Gynecology. 2019; (7): 5-12. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2019.7.5-12.
  22. Yang Q., Zhou C.C., Chen Y., Pei J.D, Hua X.L, Yao L.P. Prediction model for successful induction of labor by cervical strain elastography diagnosed at late-term pregnancy in nulliparous women: a prospective cohort study. BMC Pregnancy Childbirth. 2023; 23(1): 114. https://dx.doi.org/10.1186/ s12884-023-05426-7.
  23. Lockwood C.J., Senyei A.E., Dische M.R., Casal D., Shah K.D., Thung S.N. et al. Fetal fibronectin in cervical and vaginal secretions as a predictor of preterm delivery. N. Engl. J. Med. 1991; 325(10): 669-74. https://dx.doi.org/10.1056/nejm199109053251001.
  24. Garite T.J., Casal D., Garcia-Alonso A., Kreaden U., Jimenez G., Ayala J.A. et al. Fetal fibronectin: a new tool for the prediction of successful induction of labor. Am. J. Obstet. Gynecol. 1996;175(6):1516-21. https://dx.doi.org/10.1016/s0002-9378(96)70100-x.
  25. Crane J.M. Factors predicting labor induction success: a critical analysis. Clin. Obstet. Gynecol. 2006; 49(3):573-84. https://dx.doi.org/10.1097/ 00003081-200609000-00017.
  26. Kiss H., Ahner R., Hohlagschwandtner M., Leitich H., Husslein P. Fetal fibronectin as a predictor of term labor: a literature review. Acta. Obstet. Gynecol. Scand. 2000; 79(1):3-7. https://dx.doi.org/10.1080/j.1600-0412.2000.079001003.x.
  27. Adedeji M.O., Olumodeji A.M., Fabamwo A.O., Oyedele O.Y. Quantitative cervicovaginal fetal fibronectin as a predictor of cervical ripening and induced labour duration in late-term pregnancy. J. Obstet. Gynaecol. 2023; 43(1):2204975. https://dx.doi.org/10.1080/01443615.2023.2204975.
  28. Sciscione A., Hoffman M.K., DeLuca S., O’Shea A., Benson J., Pollock M. Vakili B. Fetal fibronectin as a predictor of vaginal birth in nulliparas undergoing preinduction cervical ripening. Obstet. Gynecol. 2005; 106 (5 Pt 1): 980-5. https://dx.doi.org/10.1097/01.aog.0000185288.75896.98.
  29. Droulez A., Girard R., Dumas A.M., Mathian B., Berland M. Prediction of successful induction of labor: a comparison between fetal fibronectin assay and the Bishop score. J. Gynecol. Obstet. Biol. Reprod. (Paris). 2008; 37(7): 691-6. https://dx.doi.org/10.1016/j.jgyn.2008.05.009.
  30. Ojutiku D., Jones G., Bewley S. Quantitative foetal fibronectin as a predictor of successful induction of labour in post-date pregnancies. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2002; 101(2):143-6. https://dx.doi.org/10.1016/ s0301-2115(01)00544-9.
  31. Roman A.S., Pessel C., Fox N., Klauser C.K., Saltzman D., Rebarber A. Vaginal fetal fibronectin as a predictor of spontaneous preterm delivery in triplet gestations. J. Matern. Fetal. Neonatal. Med. 2012; 25(10):1921-3. https://dx.doi.org/10.3109/14767058.2012.677964.
  32. Lau S.L., Kwan A., Tse W.T., Poon L.C. The use of ultrasound, fibronectin and other parameters to predict the success of labour induction. Best Pract. Res. Clinin. Obstet. Gynaecol. 2022; 79: 27-41. https://dx.doi.org/10.1016/ j.bpobgyn.2021.10.002.
  33. Riboni F., Garofalo G., Pascoli I., Vitulo A., Dell’avanzo M., Battagliarin G. et al. Labour induction at term: clinical, biophysical and molecular predictive factors. Arch. Gynecol. Obstet. 2012; 286(5):1123-9. https://dx.doi.org/10.1007/s00404-012-2432-1.
  34. Rathore A., Sharma R., Kar R., Tandon A., Suneja A., Guleria K. Role of cervical phosphorylated insulin-like growth factor-binding protein 1 (phIGFBP1) for prediction of successful induction among primigravida with prolonged pregnancy. J. Obstet. Gynaecol. India. 2021; 71(1):38-44. https://dx.doi.org/10.1007/s13224-020-01372-y.
  35. Schneider-Kolsky M., D’Antona D., Evans L.W., Taylor N., O’Connor A., Groome N.P. Maternal serum total activin A and follistatin in pregnancy and parturition. BJOG. 2000; 107(8):995-1000. https://dx.doi.org/ 10.1111/j.1471-0528.2000.tb10402.x.
  36. Funghi L., Torricelli M., Novembri R., Vannuccini S., Cevenini G., Di Tommaso M. et al. Placental and maternal serum activin A in spontaneous and induced labor in late-term pregnancy. J. Endocrinol. Invest. 2018; 41(2):171-7. https://dx.doi.org/10.1007/s40618-017-0640-z.
  37. Özdemir B.G., Özdemir H., Atalay C.R. The importance of fetal adrenal gland volume measurement in successful labor induction with oxytocin. J. Obstet. Gynaecol. Res. 2022; 48(10):2514-21. https://dx.doi.org/10.1111/jog.15361.
  38. Isono W., Nagamatsu T., Uemura Y., Fujii T., Hyodo H., Yamashita T. et al. Prediction model for the incidence of emergent cesarean section during induction of labor specialized in nulliparous low-risk women. J. Obstet. Gynaecol. Res. 2011;37(12):1784-91. https://dx.doi.org/10.1111/ j.1447-0756.2011.01607.x.
  39. Teixeira C., Lunet N., Rodrigues T., Barros H. The Bishop score as a determinant of labour induction success: a systematic review and meta-analysis. Arch. Gynecol. Obstet. 2012; 286(3):739-53. https://dx.doi.org/10.1007/ s00404-012-2341-3.
  40. Keepanasseril A., Suri V., Bagga R., Aggarwal N. A new objective scoring system for the prediction of successful induction of labour. J. Obstet. Gynaecol. 2012; 32(2):145-7. https://dx.doi.org/10.3109/01443615.2011.637142.
  41. Mohammed M., Oumer R., Mohammed F., Walle F., Mosa H., Ahmed R. et al. Prevalence and factors associated with failed induction of labor in Worabe Comprehensive Specialized Hospital, Southern Ethiopia. PloS One. 2022; 17(1):e0263371. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0263371.
  42. Shah S.B. COVID-19 and progesterone: Part 1. SARS-CoV-2, progesterone and its potential clinical use. Endocr. Metab. Sci. 2021; 5:100109. https://dx.doi.org/10.1016/j.endmts.2021.100109.
  43. Fell D.B., Dimanlig-Cruz S., Regan A.K., Håberg S.E., Gravel C.A., Oakley L. et al. Risk of preterm birth, small for gestational age at birth, and stillbirth after covid-19 vaccination during pregnancy: population based retrospective cohort study. BMJ. 2022; 378: e071416. https://dx.doi.org/10.1136/bmj-2022-071416.
  44. Shynlova O., Tsui P., Dorogin A., Lye S.J. Monocyte chemoattractant protein-1 (CCL-2) integrates mechanical and endocrine signals that mediate term and preterm labor. J. Immunol. 2008; 181(2):1470-9. https://dx.doi.org/10.4049/jimmunol.181.2.1470.
  45. Гайдарова А.Р. Гусар В.А., Баев О.Р. Инициация родовой деятельности как многофакторный механизм коммуникации компартментов матери и плода. Акушерство и гинекология. 2022; 2: 20-6. [Gaidarova A.R., Gusar V.A., Baev O.R. Initiation of labor activity as a multifactor mechanism of communication between maternal and fetal compartments. Obstetrics and Gynecology. 2022; (2): 20-6 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2022.2.20-26
  46. Воскресенский C.Л., Тесакова М.Л., Небышинец Л.М., Мельник Е.В., Шилкина Е.В., Малолеткина О.Л. Характеристика различных методов индукции родов. Охрана материнства и детства. 2012;1(19): 29-35. [Voskresensky S.L., Tesakova M.L., Nebyishinec L.M., Melnik E.V., Shilkina E.V., Maloletkina O.L.Description of various methods of labour induction. Maternal and child care. 2012; 1(19):29-35. (in Russian)].
  47. Kamlungkuea T., Manonai J., Suriyawongpaisal P., Hansahiranwadee W. Factors predicting successful vaginal delivery following induction of labor in term pregnancy. Int. J. Womens Health. 2022; 14: 245-55. https://dx.doi.org/10.2147/IJWH.S347878.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig.1.

下载 (38KB)
索引源数据

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».