Predictive risk scale for developing a large fetus

Cover Page


Cite item

Full Text

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

Abstract

BACKGROUND: There is a need to search for early prognostic markers of macrosomia development due to the increase in the incidence of fetal macrosomia, the high risk of maternal and neonatal complications, and the lack of an algorithm for prenatal monitoring. It can improve the accuracy of diagnosis, optimize obstetric management of pregnancy and childbirth, and prevent fetal macrosomia.

AIM: The aim of this study was to develop a scale for predicting macrosomia based on the study of the prognostic value of its risk factors and antifactors.

MATERIALS AND METHODS: The authors conducted a single-center prospective cohort study at the Orenburg Clinical Perinatal Center, Orenburg, Russia, and studied 676 pregnant women with large fetuses (main group) and 600 pregnant women with medium-weight fetuses (control group), as well as their newborns. The observation and study was performed from January 1, 2015 to January 1, 2020.

RESULTS: The large size of the fetus in women without pre-existing and manifest forms of diabetes mellitus is determined to varying degrees by both non-modifiable risk factors and modifiable ones, including obesity, pathological weight gain during pregnancy, especially in the third trimester, excessive consumption of carbohydrates, and low physical activity.

CONCLUSIONS: Calculation of the integrated influence of various factors on the development of a large fetus revealed a number of factors and antifactors in predicting fetal macrosomia. In practical obstetrics, it is advisable to use formalized tables of risk factors for the development of a large fetus, according to the identified prognostic coefficients.

About the authors

Irina Yu. Baeva

Orenburg State Medical University

Email: baeva37@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-4447-6762
SPIN-code: 5416-2362

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Orenburg

Olga D. Konstantinova

Orenburg State Medical University

Author for correspondence.
Email: const55@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0369-0281
SPIN-code: 2067-5253

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Orenburg

References

  1. Odinokova VA, Shmakov RG, Chagovets VV. Prediction, prevention and management of pregnancy and delivery in fetal macrosomia. Obstetrics and Gynecology. 2018;(1):14–20. (In Russ.) doi: 10.18565/aig.2018.1.14-20
  2. Gevorkyan RS. Makrosomiya ploda: kliniko-biokhimicheskie determinanty. Osobennosti techeniya beremennosti, rodov, perinatal’nye iskhody [abstract dissertation]. Chelyabinsk; 2017 [cited 2023 Aug 12]. Available from: https://www.dissercat.com/content/makrosomiya-ploda-kliniko-biokhimicheskie-determinanty-osobennosti-techeniya-beremennosti. (In Russ.)
  3. Usta A, Usta CS, Yildiz A, et al. Frequency of fetal macrosomia and the associated risk factors in pregnancies without gestational diabetes mellitus. Pan Afr Med J. 2017;26:62. doi: 10.11604/pamj.2017.26.62.11440
  4. Wang D, Hong Y, Zhu L, et al. Risk factors and outcomes of macrosomia in China: a multicentric survey based on birth data. J Matern Fetal Neonatal Med. 2017;30(5):623–627. doi: 10.1080/14767058.2016.1252746
  5. Beta J, Khan N, Khalil A, et al. Maternal and neonatal complications of fetal macrosomia: systematic review and meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2019;54(3):308–318. doi: 10.1002/uog.20279
  6. Scifres CM. Short- and long-term outcomes associated with large for gestational age birth weight. Obstet Gynecol Clin North Am. 2021;48(2):325–337. doi: 10.1016/j.ogc.2021.02.005
  7. Tagunets NI. Prognozirovanie i diagnostika makrosomii ploda u beremennykh gruppy riska [abstract dissertation]. Kazan’, 2014. (In Russ.) Available from: https://www.dissercat.com/content/prognozirovanie-i-diagnostika-makrosomii-ploda-u-beremennykh-gruppy-riska
  8. Cherepnina AL, Panina OB, Oleshkevich LN. Management of pregnancy and labor with large fetus. Voprosy ginekologii, akusherstva i perinatologii. Gynecology, Obstetrics and Perinatology. 2005;(1):15–19. (In Russ.)
  9. Salihu HM, Dongarwar D, King LM, et al. Phenotypes of fetal macrosomia and risk of stillbirth among term deliveries over the previous four decades. Birth. 2020;47(2):202–210. doi: 10.1111/birt.12479
  10. Nguyen MT, Ouzounian JG. Evaluation and management of fetal macrosomia. Obstet Gynecol Clin North Am. 2021;48(2):387–399. doi: 10.1016/j.ogc.2021.02.008
  11. Wang C, Wei Y, Zhang X, et al. A randomized clinical trial of exercise during pregnancy to prevent gestational diabetes mellitus and improve pregnancy outcome in overweight and obese pregnant women. Am J Obstet Gynecol. 2017;216(4):340–351. doi: 10.1016/j.ajog.2017.01.037
  12. Barakat R, Pelaez M, Cordero Y, et al. Exercise during pregnancy protects against hypertension and macrosomia: randomized clinical trial. Am J Obstet Gynecol. 2016;214(5):649.e1–649.e6498. doi: 10.1016/j.ajog.2015.11.039
  13. Santos S, Voerman E, Amiano P, et al. Impact of maternal body mass index and gestational weight gain on pregnancy complications: an individual participant data meta-analysis of European. North American and Australian cohorts. BJOG. 2019;126(8):984–995. doi: 10.1111/1471-0528.15661
  14. Zbucka-Kretowska M, Kuzmicki M, Telejko B, et al. First-trimester irisin and fetuin-A concentration in predicting macrosomia. J Matern Fetal Neonatal Med. 2019;32(17):2868–2873. doi: 10.1080/14767058.2018.1450859

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Eсо-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».