Risk factors of maternal and failed maternal mortality, prediction of severe obstetric conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective. To determine the priority risk factors for maternal mortality (MM) and failed maternal mortality (FMM) on the basis of clinical and epidemiological features and to develop scientifically based patient-centered models for predicting severe obstetric conditions.

Materials and methods. Primary documentation of successful and dysfunctional maternal outcomes that occurred at the levels I, II, III of medical organizations in Perm and the territories of Perm Krai from 2007 to 2018. Using random sampling, two observation groups were formed: women with failed maternal mortality, deceased women and the control group. Analytical epidemiological "case-control" studies were carried out, which included the determination of confidence intervals, etiological accuracy using Epi Info and Excel ® 2016 MSO programs, a package of applied electronic tables Stat2015 of the author (© V.S. Sheludko, 2001–2016), the MedCalc ® 15.8 Portable program.

Results. Socio-behavioral, general somatic, obstetric-gynecological risk factors, the frequency of occurrence of which among women with failed maternal mortality was 1,4–4,3; 1,2–25,5; 1,1–7,6 times more often, and in the group of deceased mothers 1,9–9,0; 1,7–29,5; 2,8–9,0 times higher than in the group of healthy participants. The "indicators of maternal death" have been identified, which increase the risk of a failed maternal death turning into maternal death. Early clinical and laboratory signs of severe obstetric conditions are the following: high leukocyte intoxication index (LII), elevated levels of aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT), urea and creatinine, decreased levels of fibrinogen, prothrombin index (PTI), prolongation of thrombin time (TT). Infectious-inflammatory, hypertensive complications, comorbidity, a high percentage of premature births and, accordingly, severe perinatal conditions are significantly more common in groups with unfavorable outcomes.

Conclusions. In the course of the study, reliably significant risk factors were identified, on the basis of which scientifically based models for assessing the probability of developing critical obstetric conditions were worked out.

About the authors

S. N. Berseneva

Perinatal Center of Perm Regional Clinical Hospital

Author for correspondence.
Email: bers.s2014@yandex.ru

Obstetrician-Gynecologist

Russian Federation, Perm

N. V. Isaeva

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Email: bers.s2014@yandex.ru

MD, PhD, Professor, Head of the Department of Public Health and Healthcare №1

Russian Federation, Perm

M. M. Padrul

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

Email: bers.s2014@yandex.ru

MD, PhD, Professor, Head of the Department of Obstetrics and Gynecology

Russian Federation, Perm

E. V. Cherkasova

Ministry of Health of Perm Krai

Email: bers.s2014@yandex.ru

MD, PhD, Deputy Chief of the Department for Organization of Medical Care to Child Population and Obstetrics, Rehabilitation and Palliative Care, Head of the Department of Obstetrics and Organization of Reproductive Technologies

Russian Federation, Perm

References

  1. Aylamazyan E.K., Kulakov V.I., Radzinsky V.E., Savelyeva G.M. Obstetrics: nats. Manual. Moscow: GEOTAR-Media 2009; 1200 (in Russian).
  2. What lies behind the numbers. Study of maternal mortality and complications in order to ensure a safe pregnancy. WHO Bulletin, Department of Reproductive Health 2004; 176 (in Russian).
  3. Kostin I.N. Reserves for reducing reproductive losses in the Russian Federation: dis. … Doctor of Medical Sciences in the specialty 14.01.01 – ob-stetrics and gynecology; 14.02.03 – public health and healthcare. Moscow 2012; 5 (in Russian).
  4. Europe PMC Funders Group. Global, regional, and national levels and causes of maternal mortality during 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013. Lancet 2014; 384 (9947): 980–1004.
  5. Oliveira, L.C., A Ribeiro.A., Gesta D. Obitas fetais e neonateis entre casos de near-miss vnaterno. Revista de Associocio Medica Brasileira 2013; 59 (5): 487.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 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».