Early prediction of placental insufficiency in obese women

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

Obesity is one of the most important problems in modern health care. The high prevalence of this pathology also affects women of reproductive age, which leads to an increase in the prevalence of obesity in pregnant women.

Purpose of the work ‒ analysis of the effect of adipokine indicators on predicting the development of placental insufficiency in obese women.

Materials and methods. 225 women were examined who were subdivided by such a parameter as obesity into 4 groups: 3 main and 1 control. The control group consisted of 55 pregnant women with an initially normal BMI value (18.5‒24.9 kg/m2). Group 1st included 109 pregnant women with grade I obesity (BMI 31.88 ± 1.4 kg/m2), group 2nd ‒ 34 pregnant women with grade II obesity (BMI 36.6 ± 1.1 kg/m2), group 3rd ‒ 31 pregnant women with grade III obesity (BMI 42.2 ± 1.9 kg/m2).

We studied the data of the anamnesis of pregnant women (somatic and obstetric-gynecological), indicators of adiponectin and omentin, peculiarities of the course of pregnancy and childbirth (data of cardiotocography (CTG), ultrasound markers of disturbances in the formation and functioning of the fetoplacental complex), indicators of labor activity, parameters of newborns (mass-growth, state on the Apgar scale, ponderal index, fetal-placental ratio) and the course of the postpartum period.

When conducting statistical analysis in the case of comparing two dependent (paired) samples of parameters, the paired Student’s t-test was used.

The results were considered statistically significant if the р was less than 0.05. With this indicator, the value of the probability of difference between the compared categories was more than 95%.

Results. The possibility of predicting the development of placental insufficiency depending on the concentrations of omentin and adiponectin was confirmed. The development of placental insufficiency is most likely with omentin values in the range of 177.6‒191.2 μg/ml and adiponectin in the range of 16.0‒22.5 μg/ml.

Conclusion. Determination of adipokine levels at 8‒9 weeks gestation may be practically significant in predicting the development of placental insufficiency in obese women.

作者简介

Natalya Datsenko

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: Datsenko.natasha@yandex.ru

assistant

俄罗斯联邦, 630091, Novosibirsk

Igor Marinkin

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of Russia

Email: rectorngmu@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9409-4823

Doctor of Medical Sciences, Professor

俄罗斯联邦, 630091, Novosibirsk

Tat’yana Sokolova

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of Russia

Email: Tatyana39655@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3435-3536

Doctor of Medical Sciences, Professor

俄罗斯联邦, 630091, Novosibirsk

Tat’yana Kiseleva

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of Russia

Email: kis_tv98@mail.ru

Doctor of Medical Sciences, Professor

俄罗斯联邦, 630091, Novosibirsk

Anna Yakimova

Novosibirsk State Medical University of the Ministry of Health of Russia

Email: a.yakimova2@yandex.ru

Doctor of Medical Sciences, Professor

俄罗斯联邦, 630091, Novosibirsk

参考

  1. Devlieger R, Benhalima K, Damm P, Van Assche A, Mathieu C, Mahmood T, et al. Maternal obesity in Europe: where do we stand and how to move forward?: A scientific paper commissioned by the European Board and College of Obstetrics and Gynaecology (EBCOG). Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2016;201:203‒208. doi: 10.1016/j.ejogrb.2016.04.005
  2. Garrido-Miguel M, Oliveira A, Cavero-Redondo I, Álvarez-Bueno C, Pozuelo-Carrascosa DP, Soriano-Cano A, et al. Prevalence of overweight and obesity among European preschool children: A systematic review and meta-regression by Food Group Consumption. Nutrients. 2019;11(7):E1698.
  3. World Health Organization (WHO). Obesity and Overweight, Fact sheet No 311, May 2012. Available from: www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/index.html, 2012.
  4. Godfrey KM, Reynolds RM, Prescott SL, Nyirenda M, Jaddoe VW, Eriksson JG, et al. Influence of maternal obesity on the long-term health of offspring. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017;5(1):53‒64. doi: 10.1016/S2213-8587(16)30107-3.
  5. Leonard SA, Rasmussen KM, King JC, Abrams B. Trajectories of maternal weight from before pregnancy through postpartum and associations with childhood obesity. Am J Clin Nutr. 2017;106(5):1295‒1301. doi: 10.3945/ajcn.117.158683
  6. Ismailova FK, Petrov YuA. Modern approaches to the management of obese pregnant women. Mezhdunarodnyy zhurnal prikladnykh i fundamental’nykh issledovaniy. 2019;(12):101‒104. (In Russ).
  7. Martin KE, Grivell RM, Yelland LN, Dodd JM. The influence of maternal BMI and gestational diabetes on pregnancy outcome. Diabetes Res Clin Pract. 2015;108(3):508‒518. doi: 10.1016/j.diabres.2014.12.015
  8. Cosson E, Cussac-Pillegand C, Benbara A, Pharisien I, Nguyen MT, Chiheb S, et al. Pregnancy adverse outcomes related to pregravid body mass index and gestational weight gain, according to the presence or not of gestational diabetes mellitus: A retrospective observational study. Diabetes Metab. 2016;42(1):38‒46. doi: 10.1016/j.diabet.2015.06.001
  9. Denney JM, Quinn KH. Gestational diabetes: underpinning principles, surveillance, and management. Obstet Gynecol Clin North Am. 2018;45(2):299‒314. doi: 10.1016/j.ogc.2018.01.003
  10. Miao M, Dai M, Zhang Y, Sun F, Guo X, Sun G. Influence of maternal overweight, obesity and gestational weight gain on the perinatal outcomes in women with gestational diabetes mellitus. Sci Rep. 2017;7(1):305. doi: 10.1038/s41598-017-00441-z
  11. Leybovitz-Haleluya N, Wainstock T, Landau D, Sheiner E. Maternal gestational diabetes mellitus and the risk of subsequent pediatric cardiovascular diseases of the offspring: a population-based cohort study with up to 18 years of follow up. Acta Diabetol. 2018;55(10):1037‒1042. doi: 10.1007/s00592-018-1176-1
  12. Yu S, Choi JH, Kim HJ. In vitro evidence of anti-inflammatory and anti-obesity effects of medium-chain fatty acid-diacylglycerols. J Microbiol Biotechnol. 2017;27(9):1617‒1627.
  13. Witberg G, Ayers CR, Turer AT, Lev E. Relation of adiponectin to all-cause mortality, cardiovascular mortality, and major adverse cardiovascular events (from the Dallas Heart Study). Am J Cardiol. 2016;117(4):574‒579. doi: 10.1016/j.amjcard.2015.11.067
  14. Seven E. Overweight, hypertension and cardiovascular disease: focus on adipocytokines, insulin, weight changes and natriuretic peptides. Dan Med J. 2015;62(11):91‒97.
  15. Pleten’ AP, Mikheev RK, Pleten AP, Mikheev RK. Biochemical markers in the pathogenesis of obesity (review). (Conference proceedigs) Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya. 2015 Dec 20; Kazan: 45‒47. Available from: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25018633. (In Russ).
  16. Frolova ER. The incidence of obesity in pregnant women. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2018;(5):48‒50. (In Russ).
  17. Bubnova MG. Obesity: causes and mechanisms of weight gain, approaches to correction Consilium Medicum. 2015;(5):409‒415. (In Russ).
  18. Serov VN. Ways to reduce obstetric pathology. Akusherstvo i ginekologiya. 2016;5:8‒12. (In Russ).
  19. Isenova SSh, Datkhaeva ZA, Sagandykova NM, Shaymerdenova GG, Seralieva US. The influence of body mass index on the course of pregnancy and childbirth. Vestnik Kazakhskogo Natsional’nogo meditsinskogo universiteta. 2015;(1):11‒13. (In Russ).
  20. Shilina NM, Selivanova GA, Braginskaya SG, Gmoshinskaya MV, Kon’ IYa, Fateeva EM, et al. The frequency of overweight and obesity in Moscow pregnant women and principles of alimentary correction of these conditions. Voprosy pitaniya. 2016;(3):61‒70. (In Russ).
  21. Petunina NA, Kuzina IA. The role of adipose tissue hormones in the development of pregnancy complications in obese women. Ozhirenie i metabolism. 2013;10(1):3‒8. (In Russ).
  22. Shestopalov AV, Shul’ga AS, Aleksandrova AA, et al. Adipokines and indicators of carbohydrate metabolism during pregnancy complicated by gestosis. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2012;(1):30. (In Russ).
  23. Chabanova NB, Mataev SI, Vasil’kova TN, Troshina IA. Metabolic disorders in adipocytokine imbalance and gestational complications. Ozhirenie i metabolism. 2017;14(1):9‒16. (In Russ). doi: 10.14341/OMET201719-16.
  24. Voronina ID, Borovkova LV. Predictive model for calculating the development of chronic placental insufficiency in pregnant women with iron deficiency anemia. Meditsinskiy al’manakh. 2017;51(6):25‒27. (In Russ).
  25. Agarkova LA, Bukharina IYu, Belova NG, Ul’yanich AL, Vershkova EM, Tolmachev IV, et al. Risk factors and a mathematical model of a complicated course of pregnancy on based on integrative analysis. Byulleten’ sibirskoy meditsiny. 2019;18(2):6‒15. (In Russ). doi: https://doi.org: 10.20538/1682-0363-2019-2-6–15
  26. Dyatlov NE, Mitrokhina NYu, Rakhmatullov FK, Mitrokhin MA. Mathematical models for predicting the course of atrial fibrillation during pregnancy. Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve. 2019;29(1):139‒146. (In Russ).
  27. Dolgushina VF, Kurnosenko IV, Mezentseva EA, Feklyunina ES, Astashkina MV. The prognosis of premature birth in pregnant women with intrauterine infection. Sovremennye problemy nauki I obrazovaniya. 2017;(2):66. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. The characteristics of the course of pregnancy in women with obesity.

下载 (73KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The aspects of labor activity in women with obesity compared with the control group.

下载 (128KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Blood loss during childbirth in women of the studied groups.

下载 (34KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The characteristics of newborns in women of the studied groups.

下载 (87KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Postpartum period complications in women of the studied groups.

下载 (58KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Сardiotocography findings in women of the studied groups.

下载 (58KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Blood serum omentin level in women with obesity at a gestational age of 8–9 weeks.

下载 (37KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Blood serum adiponectin level in women with obesity at a gestational age of 8–9 weeks.

下载 (36KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2021



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».