Частота перинатальной смертности в Российской Федерации (РФ) за последние 10 лет имела отчетливую тенденцию к снижению, составив в 2016 г. рекордно низкие 7,34‰, затем несколько увеличилась в 2017 г. до 7,5‰. Однако в ряде субъектов РФ (Брянской, Новгородской, Вологодской областях, республиках Ингушетия, Марий Эл, Забайкальском и Хабаровском краях, Еврейской автономной области и в Чукотском автономном округе) показатель превышает 10‰ [1]. В течение многих лет в РФ существует понятие «беременность высокого риска», связанное и с перинатальными потерями, и с материнской смертностью [2]. Социальный статус, анамнестические данные, течение беременности – все эти показатели входят в таблицу «Факторы риска во время беременности и в родах» (табл. 1), которыми активно пользуются врачи акушеры-гинекологи женских консультаций, заполняя специальные бланки в обменной карте (ф. №113/У). Использование шкалы «Оценка пренатальных факторов риска в баллах» для количественной оценки факторов риска было впервые регламентировано Приказом №430 МЗ СССР от 22.04.1981 г., в дальнейшем пренатальные факторы риска были перечислены в Приказе №50 МЗ РФ от 10.02.2002 г. Таблица предназначена выявлять группу беременных высокого риска. Одним из вариантов крайне неблагоприятного исхода при беременности является перинатальная гибель плода. Мы проанализировали возможность прогнозирования именно перинатальных потерь с использованием таблицы «Факторы риска во время беременности и в родах».
Цель исследования – оценка возможности прогнозирования перинатальных потерь с помощью таблицы «Факторы риска во время беременности и в родах».
Материалы и методы
Проведено ретроспективное исследование двух групп, которое включало комплексный анализ течения беременности у 664 беременных женщин, родоразрешенных в родильных домах г. Санкт-Петербурга и Ленинградской области в 2009–2016 гг. В основную группу были включены 307 женщин с перинатальной гибелью плода (159 плодов погибли антенатально, 49 плодов – интранатально, 99 новорожденных погибли в первые 168 ч внеутробной жизни). В контрольную группу вошли 357 женщин без перинатальных потерь.
Ретроспективный анализ проводили на основании данных обменной карты (ф. №113/У) или истории родов (для родильниц, не состоявших на учете в женской консультации). Контроль перинатальных потерь у родильниц, выписавшихся из родовспомогательного учреждения на 3–5-е сутки, проводили методом телефонного опроса состояния ребенка. Критерии исключения из исследования: многоплодная беременность, невозможность оценки факторов риска из-за отсутствия данных. Для всех пациенток заполнена стандартная таблица «Факторы риска во время беременности и в родах» с последующим подсчетом баллов. Дальнейший анализ проводили с учетом только балльной оценки: средние показатели у каждой пациентки, частота встречаемости в основной и контрольной группе и т.д. не учитывались. Каждому параметру (заболеванию) было присвоено именно то количество баллов, которое было предусмотрено таблицей.
Размер выборки предварительно не рассчитывали. Статистический анализ полученных данных осуществляли с использованием программы STATISTICA 7.0 (Statsoft Inc., США). Количественные данные представлены в виде средних значений и стандартного отклонения. Для проведения анализа количественных данных использовали критерий Манна–Уитни для независимых групп. Для оценки связи качественных показателей рассчитывались таблицы сопряженности и на их основе – χ2 Пирсона. Критерием статистической значимости полученных результатов считали общепринятую в медицинской статистике величину p<0,05. Разработку прогностической модели вероятности перинатальных потерь проводили с использованием метода логистической регрессии. Модель является статистически значимой при не менее чем 95% надежности (p<0,05), а также при точности диагностики (относительной частоте правильного отнесения объектов наблюдений к своей группе) 70% и более. Для оценки связи прогнозируемого показателя и признаков, включенных в модель, рассчитывали показатель отношения шансов (ОШ) и его 95% доверительный интервал (ДИ).
Результаты
Особенностью использования таблицы «Факторы риска во время беременности и в родах» является оценка параметров строго в баллах, без учета количественных показателей. То есть все признаки, в том числе количественные, сначала переводятся в качественные (например, возраст 36 лет соответствует группе «возраст 35–39 лет»), а затем каждой группе присваивается балл («возраст 35–39 лет» – 3 балла). Таким образом, проанализированные параметры были отнесены к определенной категории, оценены в баллах (от 1 до 12), после чего определена степень риска (малая, средняя и высокая), соответственно рекомендациям таблицы «Факторы риска во время беременности и в родах» (табл. 2).
В настоящее время при заполнении таблицы присутствуют показатели, оценка которых врачом акушером-гинекологом затруднена и неоднозначна. Например, фактор риска «эмоциональные нагрузки», которые, скорее всего, отмечает каждая современная женщина, в нашем исследовании не был отмечен ни одним врачом ни у одной беременной, соответственно, из анализа данный показатель был исключен. Аналогично, мы исключили из анализа показатель «неврологические нарушения у детей», оценка которого затруднена. Что именно стоит отражать в данном пункте, для акушера-гинеколога не вполне понятно: тяжелые неврологические нарушения, наследственные неврологические синдромы, детский церебральный паралич, которые встречаются редко (в нашем исследовании не были отмечены), или перинатальную энцефалопатию (диагноз, который устанавливается практически всем детям). В результате подобных разночтений ряд врачей заполняют этот пункт в крайних случаях, а ряд врачей заполняют всем повторнородящим женщинам.
Обсуждение
За 40 лет, прошедших со времени разработки исходного варианта [2] таблицы «Факторы риска во время беременности и во родах» (см. табл. 1), она была несколько изменена: в большинстве случаев балльная оценка риска в настоящее время представлена конкретной цифрой, а не интервалом. Например, ранее профессиональная вредность у матери оценивалась в 1–4 балла, сейчас – в 2 балла. Ряд показателей был исключен из таблицы: возраст матери – 25–29 лет, возраст отца – 20 лет, начальное и высшее образование у матери, семейное положение – одинокая в разделе «Социально-биологические факторы риска». Однако в перечень социально-биологических факторов риска не входят: наличие зарегистрированного брака, постоянного официального места работы, наркомания. Что касается росто-весовых показателей, то в настоящее время понятие «вес на 25% больше нормы» не используется (было определено дополнительно) – более точная оценка соответствия веса и роста возможна при использовании индекса массы тела.
При оценке возможности прогнозирования перинатальных потерь как частного случая «беременности высокого риска» были получены неожиданные результаты: у беременных в основной и контрольной группах распределение по группам малого-среднего-высокого риска не имеет статистических различий. С чем это может быть связано? Дело в том, что ряд показателей отмечали в контрольной группе статистически значимо чаще: возраст матери и возраст отца среди социально-биологических факторов риска, заболевания глаз и нарушение свертываемости крови среди экстрагенитальных заболеваний (табл. 4). Кроме того, имеет место большое количество «шумовых» факторов, которые не имеют статистически значимых различий у пациенток обеих групп (заболевания почек, специфические инфекции). В результате этого те факторы, которые реально повышают риск перинатальных потерь (курение, преждевременные роды в анамнезе, анемия) нивелируются (см. табл. 4). Если говорить о патологии сердечно-сосудистой системы, то в таблице предлагается ее комплексная оценка, в результате этого пороки сердца без нарушения кровообращения (например, пролапс митрального клапана) имеют оценочный балл 3, а гипертоническая болезнь I стадии – оценочный балл 2, такой же, как и вегетососудистая дистония. В результате подобной оценки гипертоническая болезнь, в том числе II–III стадии, которая статистически значимо чаще встречалась в основной группе, была «уравновешена» вегетососудистой дистонией по гипотоническому и кардиальному типу, которая статистически значимо чаще диагностировалась в контрольной группе.
В пункте «хронические специфические инфекции» указан токсоплазмоз, однако в настоящее время принята точка зрения, что при выявлении иммуноглобулинов класса G в первой половине беременности диагностируется носительство токсоплазмоза, что не требует дальнейшего наблюдения и лечения [3]. То есть в данной оценочной системе активный гепатит С и носительство иммуноглобулина класса G к Toxoplasma gondii имеют одинаковый балл риска перинатальных потерь. Еще один пункт, который, скорее всего, требует пересмотра, – «миопия и другие заболевания глаз». 40 лет назад высокая миопия с изменениями на глазном дне требовала выключения потужного периода, для чего чаще всего применялось наложение акушерских щипцов, что в теории могло приводить к увеличению перинатальных потерь. В настоящее время связь миопии и перинатальных потерь сомнительна [4].
При оценке осложнений беременности появляется ряд проблем, которые зачастую делают невозможным применение данных факторов риска врачом женской консультации в 35–36 недель беременности – если и возможно применять данные факторы риска, то только на этапе родовспомогательного учреждения. Так, с кровотечением в первой половине беременности все понятно – начавшийся аборт, после успешно проведенной сохраняющей терапии и не вызвавший фатальных последствий, повышает риск перинатальных потерь, оцениваемый в III триместре. А вот с оценкой кровотечения во второй половине беременности акушер-гинеколог женской консультации, скорее всего, не встретится, так как, если это кровотечение при предлежании плаценты, – беременная до родоразрешения будет находиться в стационаре; кровотечение при преждевременной отслойке нормально расположенной плаценты требует в большинстве случаев экстренного родоразрешения. Соответственно, более высокая оценка в графе «кровотечение во второй половине беременности» связана со статистически значимо более высокой частотой преждевременной отслойки нормально расположенной плаценты, которая потребовала экстренного родоразрешения, зачастую в сроке до 35–36 недель, хотя в реальной жизни врач женской консультации данную оценку провести не сможет. Похожая ситуация с пунктом «тазовое предлежание плода». В основной группе статистически значимо чаще встречаются роды в тазовом предлежании, что, скорее всего, связано с тем, что частота тазового предлежания при преждевременных родах, особенно до 28 недель, выше, чем при срочных. Поэтому данный параметр является интранатальным фактором риска, а не антенатальным. Также непонятно, как врач женской консультации при беременности 35–36 недель может оценивать параметр «переношенная беременность».
С учетом вышеперечисленных фактов, мы решили оценить, насколько статистически значимым будет выделение изолированной группы высокого риска перинатальных потерь с помощью таблицы «Факторы риска во время беременности и в родах». Для оценки этой возможности был использован метод логистической регрессии — метод многомерной статистики, который используется для статистического анализа и решения задач вероятности отнесения конкретного пациента к одной из сравниваемых групп. Метод предоставляет возможность определения у конкретного дискретного, группирующего (зависимого) признака набора признаков-предикторов.
Применительно к исследуемой таблице нами были созданы две отдельные логистические регрессионные модели – по количеству этапов, проводимых врачом женской консультации: при постановке на учет (социально-анамнестические факторы, акушерско-гинекологический анамнез и экстрагенитальные заболевания матери) и в 35–36 недель беременности (осложнения беременности и патологические состояния плода). Все признаки задавались по их рекомендованной балльной оценке – количественные признаки. Логистическая регрессия позволяет оценить, насколько тот или иной признак (в частности, представленный в таблице «Факторы риска во время беременности и в родах») повышает или снижает вероятность наступления положительного (ребенок переживет перинатальный период) или отрицательного (ребенок погибнет перинатально) исхода – ОШ.
После проведенного статистического анализа было определено, что на I этапе из 35 признаков, которые при заполнении таблицы могут быть оценены при постановке на учет в женской консультации, статистически значимое влияние на перинатальный исход имеют только 7, повышающие (снижающие) риск перинатальных потерь в 1,3–5 раз.
На II этапе оценки (в 35–36 недель беременности) из 12 оцениваемых в анализируемой таблице признаков статистически значимое влияние на возможность перинатальных потерь оказывают только 3 (повышают/снижают риск).
Обе представленные модели логистической регрессии являются статистически значимыми (р<0,001) и обладают прогностической ценностью около 70% за счет высокой специфичности 81–86% (возможность прогнозировать отсутствие перинатальных потерь), но низкой чувствительности 43–61% (возможность прогнозировать перинатальную гибель). Классификационные матрицы представлены в табл. 3.
Признаки, включенные в логистическую регрессию, представлены в табл. 4. Единицы измерения всех признаков – баллы. ОШ представлены с 95% ДИ.
При анализе факторов, которые используются для выявления беременности высокого риска в течение уже более 40 лет, мы выяснили, что в отношении прогнозирования высокого риска перинатальных потерь большинство из них не обладают прогностической ценностью. Из 47 оцениваемых факторов статистическую значимость имеют только 10. При этом факторы, оцениваемые в таблице «Факторы риска во время беременности и в родах», позволяют составлять прогноз перинатальных потерь с высокой специфичностью (более 80%), но низкой чувствительностью (возможностью прогнозировать перинатальную гибель) – 40–60%. То есть акушер-гинеколог в настоящее время не имеет инструмента статистически значимого прогнозирования перинатальных потерь.
Заключение
По данным нашего исследования, таблица «Факторы риска во время беременности и в родах» не предназначена для прогнозирования перинатальных потерь, так как изначально создавалась для решения другой задачи – определения группы риска. Для прогноза вероятности перинатальных потерь необходимо создание новой прогностической модели с более высокой чувствительностью и достаточной специфичностью, основанной на статистически значимых факторах.
