Obstetric and neonatal outcomes of spontaneous labor with a large fetus depending on the gestational age

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Background: Fetuses that are large for gestational age pose a risk of macrosomia, particularly when excessive growth occurs at full-term gestational age. However, not all large-for-gestational-age fetuses are born with macrosomia, which can result from either earlier delivery or a decrease in growth rate over time. Existing studies on the outcomes of labor induction for fetal macrosomia typically focus on fetal body weight at the time of induction, with few considering gestational age. Investigating the outcomes of spontaneous labor in large-for-gestational-age fetuses can help to identify the most favorable gestational age for delivery and reduce the incidence of such cases.

Objective: To study obstetric and neonatal outcomes of spontaneous labor with a large fetus depending on gestational age.

Materials and methods: This retrospective cohort study included 571 healthy primiparous women who were divided into two groups based on ultrasound findings. The control group comprised pregnancies with fetal sizes ranging from the 10th to the 80th percentile (n=345), while the study group included pregnancies with large-for-gestational-age fetuses above the 90th percentile (n=226). Each group was further divided into four subgroups: subgroup 1 – gestational age 37 weeks, subgroup 2 – 38 weeks, subgroup 3 – 39 weeks, and subgroup 4 – 40 weeks.

Results: The overall rates of operative deliveries and cesarean sections were significantly higher in the study group – 23% versus 11.6% for operative deliveries (p=0.0004) and 21.2% versus 8.7% for cesarean sections (p<0.0001). Among women with large fetuses at 36–37 weeks of pregnancy, every third observation at 38–39 weeks resulted in the birth of a child with macrosomia, whereas this occurred every in second observation at 40 weeks. The lowest cesarean section rates and occurrence of large fetuses were noted at 38–39 weeks.

Conclusion: Pregnant women with an estimated fetal weight at the 90th percentile or higher, determined by ultrasound at 36–37 weeks, are at an increased risk of higher cesarean section rates and the birth of large fetuses. The optimal delivery window for these cases was between the end of the 37th week and the beginning of the 39th week, during which the lowest cesarean section rates were observed.

About the authors

Oleg V. Tysyachnyi

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

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

PhD, Researcher at the 1st Maternity Department

Russian Federation, 117997, Moscow, Oparin str., 4

Andrey M. Prikhodko

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

Email: a_prikhodko@oparina4.ru
ORCID iD: 0000-0002-6615-2360

Dr. Med. Sci., doctor at the 1st Maternity Department

Russian Federation, 117997, Moscow, Oparin str., 4

Oleg R. Baev

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

Russian Federation, 117997, Moscow, Oparin str., 4; 119991, Moscow, Trubetskaya str., 8-2

References

  1. Bair C.A., Cate J., Chu A., Kuller J.A., Dotters-Katz S.K. Nondiabetic fetal macrosomia: causes, outcomes, and clinical management. Obstet. Gynecol. Surv. 2024; 79(11): 653-64. https://dx.doi/org/10.1097/ OGX.0000000000001326.
  2. Chandrasekaran N. Induction of labor for a suspected large-for-gestational-age/macrosomic fetus. Best Pract. Res. Clin. Obstet. Gynaecol. 2021; 77: 110-8. https://dx.doi/org/10.1016/j.bpobgyn.2021.09.005.
  3. Rezaiee M., Aghaei M., Mohammadbeigi A., Farhadifar F., Zadeh Ns., Mohammadsalehi N. Fetal macrosomia: risk factors, maternal, and perinatal outcome. Ann. Med. Health Sci. Res. 2013; 3(4): 546. https://dx.doi/org/10.4103/2141-9248.122098.
  4. Одинокова В.А., Шмаков Р.Г. Исходы родов у первородящих с фетальной макросомией при активной и выжидательной тактике. Акушерство и гинекология. 2022; 1: 72-9. [Odinokova V.A., Shmakov R.G. Birth outcomes in primiparous women diagnosed with fetal macrosomia and managed with active surveillance and watch-and-wait approach. Obstetrics and Gynecology. 2022; (1): 72-9 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/ aig.2022.1.72-79.
  5. Giouleka S., Tsakiridis I., Ralli E., Mamopoulos A., Kalogiannidis I., Athanasiadis A. et al. Diagnosis and management of macrosomia and shoulder dystocia: A comprehensive review of major guidelines. Obstet. Gynecol. Surv. 2024; 79(4): 233-41. https://dx.doi/org/10.1097/OGX.0000000000001253.
  6. Boulvain M., Irion O., Dowswell T., Thornton J.G. Induction of labour at or near term for suspected fetal macrosomia. Cochrane Database Syst. Rev. 2016; 2016(5): CD000938. https://dx.doi/org/10.1002/14651858.CD000938.pub2.
  7. Badr D.A., Carlin A., Kadji C., Kang X., Cannie M.M., Jani J.C. Timing of induction of labor in suspected macrosomia: retrospective cohort study, systematic review and meta‐analysis. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2024; 64(4): 443-52. https://dx.doi/org/10.1002/uog.27643.
  8. Hong J., Crawford K., Odibo A.O., Kumar S. Risks of stillbirth, neonatal mortality, and severe neonatal morbidity by birthweight centiles associated with expectant management at term. Am. J. Obstet. Gynecol. 2023; 229(4) :451.e1-451.e15. https://dx.doi/org/10.1016/j.ajog.2023.04.044.
  9. Boulvain M., Senat M.V., Perrotin F., Winer N., Beucher G., Subtil D. et al.; Groupe de Recherche en Obstétrique et Gynécologie (GROG). Induction of labour versus expectant management for large-for-date fetuses: a randomised controlled trial. Lancet. 2015; 385(9987): 2600-5. https://dx.doi/org/10.1016/S0140-6736(14)61904-8.
  10. Капустин Р.В., Коптеева Е.В., Алексеенкова Е.Н., Цыбук Е.М., Аржанова О.Н., Коган И.Ю. Анализ факторов риска дистоции плечиков плода в родах у женщин с сахарным диабетом. Акушерство и гинекология. 2022; 9: 54-63. [Kapustin R.V., Kopteeva E.V., Alekseenkova E.N., Tsybuk E.M., Arzhanova O.N., Kogan I.Yu. Risk factors for shoulder dystocia during labor in women with diabetes mellitus. Obstetrics and Gynegology. 2022; (9): 54-63. (in Russian)]. https://dx.doi/org/10.18565/aig.2022.9.54-63.
  11. Boulvain M., Thornton J.G. Induction of labour at or near term for suspected fetal macrosomia. Cochrane Database Syst. Rev. 2023; 3(3): CD000938. https://dx.doi/org/10.1002/14651858.CD000938.pub3.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Frequency of cesarean section depending on the gestational age

Download (65KB)
3. Fig. 2. Frequency of cesarean section depending on the gestational age in the group with normal-sized fetus and large-for-gestational fetus without observations of confirmed macrosomia

Download (105KB)
4. Fig. 3. Frequency of cesarean section depending on the gestational age with a large fetus with confirmed macrosomia

Download (58KB)
5. Fig. 4. Frequency of occurrence of fetal macrosomia depending on the gestational age

Download (105KB)

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».