Cardiovascular risk assessment tools for optimizing pregravid preparation: the results of the study on working women of reproductive age

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Objective: To assess the possibilities of cardiovascular risk assessment tools for optimizing pregravid preparation of working women of reproductive age.

Materials and methods: A comprehensive analysis of employees at three commercial and manufacturing enterprises was conducted. The study included women with normal menstrual function planning pregnancy or who did not exclude the probability of getting pregnant within the next year. Age group classification adjusted for the study sample was used: Group 1 (peak fertility), Group 2 (reduced fertility), and Group 3 (perimenopause). The 10-year risk of fatal cardiovascular events (CVEs), total cardiovascular risk (TCR), and the parameters of cardiovascular health were assessed.

Results: The highest scores of total cardiovascular risk and the risk of fatal cardiovascular events were in perimenopause group – 1/20 (0/87; 2.01)% and 0.30 (0.22; 0.50)%, respectively, p=0.000. The highest cardiovascular health score was in the group of peak fertility – 575 (525; 600) (р=0.025, and had an inverse correlation with gestational hypertension in history (τ=-0.352; p=0.011), which, in turn, was distinguished by the highest population attributable risk of arterial hypertension (23.55%, p=0.002).

Conclusion: In the sample of working women of reproductive age, who were planning pregnancy or did not exclude the probability of getting pregnant, routine use of traditional cardiovascular risk assessment tools is not advisable. Integral assessment of cardiovascular health is associated with age-related fertility and can be used for risk stratification of hypertensive disorders at the stage of pregravid preparation.

About the authors

Igor A. Salov

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, Ministry of Health of Russia

Email: lidia.malinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1926-5418
Russian Federation, Saratov

Lidia I. Malinova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, Ministry of Health of Russia

Author for correspondence.
Email: lidia.malinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0951-9314
Russian Federation, Saratov

Sergey N. Tolstov

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, Ministry of Health of Russia

Email: lidia.malinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4546-9449
Russian Federation, Saratov

Alena A. Zhuk

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, Ministry of Health of Russia

Email: lidia.malinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5236-0871
Russian Federation, Saratov

Tatyana P. Denisova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky, Ministry of Health of Russia

Email: lidia.malinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4931-0969
Russian Federation, Saratov

References

  1. Филиппов О.С., Гусева Е.В. Материнская смертность в Российской Федерации в 2019 г. Проблемы репродукции. 2020; 26(6): 8-26.. [Filippov O.S., Guseva E.V. Maternal mortality in the Russian Federation in 2019. Russian Journal of Human Reproduction. 2020; 26(6-2): 8-26. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.17116/repro2020260628.
  2. Davis M.B., Arendt K., Bello N.A., Brown H., Briller J., Epps K. et al. Team-Based Care of Women With Cardiovascular Disease From Pre-Conception Through Pregnancy and Postpartum: JACC Focus Seminar 1/5. J. Am. Coll. Cardiol. 2021; 77(14): 1763-77. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2021.02.033.
  3. Междисциплинарная ассоциация специалистов репродуктивной медицины (МАРС). Прегравидарная подготовка. Клинический протокол. Версия 3.1. М.: Редакция журнала StatusPraesens; 2024. 124 с. [Interdisciplinary Association of Reproductive Medicine Specialists (MARS). Pregravid preparation. Clinical protocol. Version 3.1. Moscow: Editorial office of the StatusPraesens Journal; 2024. 124 p. (in Russian)].
  4. American College of Gynecologists Committee on Gynecologic Practice. Female age-related fertility decline. Committee Opinion No. 589. Fertil. Steril. 2014; 101(3): 633-4. Epub 2014/02/25. https://dx.doi.org/10.1016/ j.fertnstert.2013.12.032.
  5. Badawy M.A.E.M.D., Naing L., Johar S., Ong S., Rahman H.A., Tengah D.S.N.A.P. et al. Evaluation of cardiovascular diseases risk calculators for CVDs prevention and management: scoping review. BMC Public Health. 2022; 22(1): 1742. https://dx.doi.org/10.1186/s12889-022-13944-w.
  6. Калинина А.М., Шальнова С.А., Гамбарян М.Г., Еганян Р.А., Муромцева Г.А., Бочкарева Е.В., Ким И.В. Эпидемиологические методы выявления основных хронических неинфекционных заболеваний и факторов риска при массовых обследованиях населения. Методическое пособие. Бойцов С.А., ред. М.; 2015. 96 c. [Kalinina A.M., Shalnova S.A., Gambaryan M.G., Eganyan R.A., , Muromtseva G.A., Bochkareva E.V., Kim I.V. Epidemiological methods for identifying major chronic non-communicable diseases and risk factors during mass population surveys. Boytsov S.A, ed. Moscow; 2015. 96 p. (in Russian)].
  7. Miller W.G., Kaufman H.W., Levey A.S., Straseski J.A., Wilhelms K.W., Yu H.E. et al. National Kidney Foundation Laboratory Engagement Working Group Recommendations for Implementing the CKD-EPI 2021 Race-Free Equations for Estimated Glomerular Filtration Rate: Practical Guidance for Clinical Laboratories. Clin Chem. 2022 ;68(4): 511-20. https://dx.doi.org/10.1093/clinchem/hvab278.
  8. Малинова Л.И., Долотовская П.В., Фурман Н.В., Толстов С.Н., Клочков В.А., Денисова Т.П. Оценка метаболического бремени в свете концепции сосудистого старения при артериальной гипертензии (исследование трудоспособного населения крупного промышленного центра). Артериальная гипертензия. 2023; 29(1): 24-37. [Malinova L.I., Dolotovskaya P.V., Furman N.V., Tolstov S.N., Klochkov V.A., Denisova T.P. Estimation of metabolic burden within the concept of vascular ageing in hypertension (a study of the able-bodied population of a large industrial center). "Arterial’naya Gipertenziya" ("Arterial Hypertension"). 2023; 29(1): 24-37. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18705/1607-419X-2023-29-1-24-37.
  9. Lloyd-Jones D.M., Allen N.B., Anderson C.A.M., Black T., Brewer L.C., Foraker R.E. et al. Life’s Essential 8: Updating and Enhancing the American Heart Association’s Construct of Cardiovascular Health: A Presidential Advisory From the American Heart Association. Circulation. 2022; 146(5): e18-e43. https://dx.doi.org/10.1161/CIR.0000000000001078.
  10. Silversides C.K., Grewal J., Mason J., Sermer M., Kiess M., Rychel V. et al. Pregnancy outcomes in women with heart disease: The CARPREG II Study. J. Am. Coll. Cardiol. 2018; 71(21): 2419-30. https://dx.doi.org/10.1016/ j.jacc.2018.02.076.
  11. Lu C.W., Shih J.C., Chen S.Y., Chiu H.H., Wang J.K., Chen C.A. et al. Comparison of 3 risk estimation methods for predicting cardiac outcomes in pregnant women with congenital heart disease. Circ. J. 2015; 79(7): 1609-17. https://dx.doi.org/10.1253/circj.CJ-14-1368.
  12. Egeland G.M., Klungsoyr K., Oyen N., Tell G.S., Naess O., Skjaerven R. Preconception cardiovascular risk factor differences between gestational hypertension and preeclampsia: cohort Norway study. Hypertension. 2016; 67(6): 1173-80. https://dx.doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.116.07099.
  13. Khan S.S., Brewer L.C., Canobbio M.M., Cipolla M.J., Grobman W.A., Lewey J. et al. Optimizing prepregnancy cardiovascular health to improve outcomes in pregnant and postpartum individuals and offspring: A Scientific Statement from the American Heart Association. Circulation. 2023; 147(7): e76-e91. https://dx.doi.org/10.1161/CIR.0000000000001124.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure: Flow chart of the study

Download (438KB)
Indexing metadata

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».