Course of pregnancy and childbirth in comorbid patients with gestational diabetes mellitus

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

AIM: This study aimed to assess the course of pregnancy and childbirth in comorbid patients with gestational diabetes mellitus (GDM).

MATERIALS AND METHODS: This retrospective analysis enrolled 168 individual cards of pregnant women and women in labor with GDM between 2018 and 2020.

RESULTS: Analysis of the comorbid background of pregnant women revealed the presence of overweight and obesity in 48.2% of patients. Thus, these conditions were attributed as determinants in the development of GDM. In 58.7% patients, delivery was performed by cesarean section; however, in 11.3% of pregnant women, surgical delivery was performed for the first time; the main indication for it was a large fetus.

CONCLUSION: Comorbid background in pregnant women contributes to GDM development, which causes a high percentage of obstetric complications and diabetic fetopathy. The risk strategy for this pathology involves predicting complications using continuous outpatient observation, timely treatment, and hospitalization in accordance with the degree of risk.

About the authors

Nikolai A. Zharkin

Volgograd State Medical University

Author for correspondence.
Email: zharkin55@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8094-0427
Scopus Author ID: 6602293084
ResearcherId: B-2794-2017

M.D., Dr. Sci. (Med.), professor, Head of the Department of obstetrics and gynecology

Russian Federation, 400131, Volgograd

Kseniya O. Zabolotneva

Volgograd State Medical University

Email: kselofon@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7802-469X

MD, Cand. Sci. (Med.), assistant professor

Russian Federation, 400131, Volgograd

References

  1. Savel’eva GM, Sukhikh GT, Serov VN, Radzinskii VE, eds. Midwifery. National leadership. 2nd edition. Moscow: GEHOTAR-Media; 2019. 1080 p. (In Russ).
  2. Russian Association of Endocrinologists, Russian Society of Obstetricians and Gynecologists. Gestational diabetes mellitus. Diagnosis, treatment, obstetric tactics, postpartum observation. Clinical recommendations. 2020. 53 p. (In Russ).
  3. Dedov II, Krasnopol’skii VI, Sukhikh GT, on behalf of research group. Russian National Consensus Statement on gestational diabetes: diagnosis, treatment and postnatal care. Sakharnyi diabet. 2012;(4):4–10. (In Russ).
  4. International Diabetes Federation. Diabetes. Atlas. 9th edition. Brussels, Belgium: International Diabetes Federation; 2019.
  5. Gvozdev AA, Korol’kova AA. Development factors and prediction of gestational diabetes mellitus. Bulletin of Russian State Medical University. 2014;(2):8. (In Russ).
  6. Scholtens DM, Kuang A, Lowe LP, et al.; HAPO Follow-Up Study Cooperative Research Group. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcome follow-up study (HAPO FUS): maternal gestational diabetes mellitus and childhood glucose metabolism. Diabetes Care. 2019;42(3):381–392. doi: 10.2337/dc18-2021
  7. HAPO Study Cooperative Research Group; Metzger BE, Lowe LP, Dyer AR, et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcomes. N Engl J Med. 2008;358(19):1991–2002. doi: 10.1056/NEJMoa0707943
  8. Sebko TV, Dobrokhotova YuEh, Ivanova TA, et al. Genetic markers of insulin resistance in gestational diabetes mellitus. Diabetes Mellitus. 2009;(4):38–41. (In Russ).
  9. Demidova TYu, Ushanova FO. Pathophysiological aspects of the development of gestational diabetes mellitus. Russian Medical Journal. Russian Medical Inquiry. 2019;3(10-2):86–91. (In Russ).
  10. Zhang C, Bao W, Rong Y, et al. Genetic variants and the risk of gestational diabetes mellitus: a systematic review. Hum Reprod Update. 2013;19(4):376–390. doi: 10.1093/humupd/dmt013
  11. Lysenko SN, Chechneva MA, Petrukhin VA, Burumkulova FF. Ultrasound diagnosis of diabetic fetopathy. Doktor.Ru. 2019;(7):19–23. doi: 10.31550/1727-2378-2019-162-7-19-23
  12. Chen D, Xia G, Xu P, Dong M. Peripartum serum leptin and soluble leptin receptor levels in women with gestational diabetes. Acta Obstet Gynecol Scand. 2010;(89):1595–1599. doi: 10.3109/00016349.2010.514040

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Distribution of pregnant women with gestational diabetes mellitus by age

Download (103KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Extragenital pathology in pregnant women with gestational diabetes mellitus.

Download (189KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Distribution of pregnant women with gestational diabetes mellitus by body mass index.

Download (204KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Terms of delivery of pregnant women with gestational diabetes mellitus.

Download (40KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Complications in childbirth in pregnant women with gestational diabetes mellitus.

Download (162KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Eco-Vector



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».