Javascript must be enabled to continue!
ПРОГНОЗУВАННЯ РЕЦИДИВУ МІОМИ МАТКИ ПІД ЧАС ВАГІТНОСТІ
View through CrossRef
Міома матки зустрічається у 15–45 % жінок репродуктивного віку, посідаючи, таким чином, друге місце у структурі гінекологічної патології. За даними О. Л. Карякіної, основними чинниками ризику виникнення міоми матки є вік жінки більше 30 років, супутні гінекологічні захворювання, гіперменструальний синдром, більше 2 абортів в анамнезі.Мета дослідження – розробити модель росту міоматозних вузлів під час вагітності.Матеріали і методи. Дослідження проведено на базі Обласного перинатального центру (м. Одеса). Проаналізовано 267 історій пологів жінок, які народжували у термін з 2007 до 2016 р., та мали верифіковану міому матки на прегравідарному етапі, видалену шляхом консервативної міомектомії. Оцінювали результати УЗД, виконаного під час вагітності, за наявності відповідних документальних свідчень – більш ранні УЗД. Враховували кількість міоматозних вузлів, їх розміри на прегравідарному етапі та під час вагітності. Об’єм міоми визначали на підставі ультрасонографічних вимірювань за формулою для еліпсоїда: V=0,52 х a х b х c, де а – висота, b – ширина, c – товщина вузла, 0,52=π/2х3. Статистичну обробку проводили за допомогою регресійного та багатофакторного аналізу з використанням програмного забезпечення Statistica 10.0 (DellStatSoftInc., США).Результати досліджень та їх обговорення. За даними ретроспективного аналізу, середній вік жінок, оперованих на прегравідарному етапі з приводу міоми матки, склав (33,7±2,2) року. Рецидив міоми виник у 89 (33,3 %). Кількість міоматозних вузлів, виявлених під час вагітності, в середньому складала 1,8±0,2. При цьому середні розміри їх були (6,3±0,2) мм х (4,2±0,1) мм х (4,4±0,1) мм, що відповідає середньому об’єму (0,49±0,02) см3. У 49 (55,1 %) вагітних із рецидивом міоми протягом ІІ триместру відбулося збільшення міоматозних вузлів у середньому на (28,6±1,3) %. Цікаво, що найбільші розміри цих вузлів спостерігалися у терміні гестації 20 тижнів, натомість перед пологами розміри пухлини зменшувалися в середньому на (14,8±0,4) %. При розробці моделі розрахунку ризику рецидиву ми враховували дані гормонального профілю жінок, тривалості захворювання, наявності попередніх вагітностей, УЗД, у тому числі доплерометричних характеристик, результати “потрійного” тесту. Після проведених розрахунків одержали таке рівняння: ????????= ???????????????? 1+???????????????? , де q = 6,6–0,3 A–0,5 LV–1,5 S–0,9 E + 0,6 PL, де A – вік жінки; LV – лінійна швидкість кровотоку в маткових артеріях; S – сумарний розмір міоматозних вузлів E – співвідношення рівня естріолу та його максимального референтного рівня; PL – співвідношення рівня плацентарного лактогену та його максимального референтного рівня. При значеннях X>1,0 ризик рецидивування міоми під час вагітності є високим. Подальша перевірка коректності моделі показала, що її точність складає 0,94 (χ2=2,8 df=11 Pr>χ2). Це дозволяє рекомендувати її для потреб клінічного прогнозування.Висновки. Найбільш значущими факторами рецидивування міоми під час вагітності є вік жінки, лінійна швидкість кровотоку в маткових артеріях, розмір міоматозних вузлів, рівень секреції естріолу та плацентарного лактогену. Розроблений алгоритм прогнозування дозволяє визначати ризик рецидиву міоми під час вагітності з точністю 0,94.
Ternopil State Medical University
Title: ПРОГНОЗУВАННЯ РЕЦИДИВУ МІОМИ МАТКИ ПІД ЧАС ВАГІТНОСТІ
Description:
Міома матки зустрічається у 15–45 % жінок репродуктивного віку, посідаючи, таким чином, друге місце у структурі гінекологічної патології.
За даними О.
Л.
Карякіної, основними чинниками ризику виникнення міоми матки є вік жінки більше 30 років, супутні гінекологічні захворювання, гіперменструальний синдром, більше 2 абортів в анамнезі.
Мета дослідження – розробити модель росту міоматозних вузлів під час вагітності.
Матеріали і методи.
Дослідження проведено на базі Обласного перинатального центру (м.
Одеса).
Проаналізовано 267 історій пологів жінок, які народжували у термін з 2007 до 2016 р.
, та мали верифіковану міому матки на прегравідарному етапі, видалену шляхом консервативної міомектомії.
Оцінювали результати УЗД, виконаного під час вагітності, за наявності відповідних документальних свідчень – більш ранні УЗД.
Враховували кількість міоматозних вузлів, їх розміри на прегравідарному етапі та під час вагітності.
Об’єм міоми визначали на підставі ультрасонографічних вимірювань за формулою для еліпсоїда: V=0,52 х a х b х c, де а – висота, b – ширина, c – товщина вузла, 0,52=π/2х3.
Статистичну обробку проводили за допомогою регресійного та багатофакторного аналізу з використанням програмного забезпечення Statistica 10.
0 (DellStatSoftInc.
, США).
Результати досліджень та їх обговорення.
За даними ретроспективного аналізу, середній вік жінок, оперованих на прегравідарному етапі з приводу міоми матки, склав (33,7±2,2) року.
Рецидив міоми виник у 89 (33,3 %).
Кількість міоматозних вузлів, виявлених під час вагітності, в середньому складала 1,8±0,2.
При цьому середні розміри їх були (6,3±0,2) мм х (4,2±0,1) мм х (4,4±0,1) мм, що відповідає середньому об’єму (0,49±0,02) см3.
У 49 (55,1 %) вагітних із рецидивом міоми протягом ІІ триместру відбулося збільшення міоматозних вузлів у середньому на (28,6±1,3) %.
Цікаво, що найбільші розміри цих вузлів спостерігалися у терміні гестації 20 тижнів, натомість перед пологами розміри пухлини зменшувалися в середньому на (14,8±0,4) %.
При розробці моделі розрахунку ризику рецидиву ми враховували дані гормонального профілю жінок, тривалості захворювання, наявності попередніх вагітностей, УЗД, у тому числі доплерометричних характеристик, результати “потрійного” тесту.
Після проведених розрахунків одержали таке рівняння: ????????= ???????????????? 1+???????????????? , де q = 6,6–0,3 A–0,5 LV–1,5 S–0,9 E + 0,6 PL, де A – вік жінки; LV – лінійна швидкість кровотоку в маткових артеріях; S – сумарний розмір міоматозних вузлів E – співвідношення рівня естріолу та його максимального референтного рівня; PL – співвідношення рівня плацентарного лактогену та його максимального референтного рівня.
При значеннях X>1,0 ризик рецидивування міоми під час вагітності є високим.
Подальша перевірка коректності моделі показала, що її точність складає 0,94 (χ2=2,8 df=11 Pr>χ2).
Це дозволяє рекомендувати її для потреб клінічного прогнозування.
Висновки.
Найбільш значущими факторами рецидивування міоми під час вагітності є вік жінки, лінійна швидкість кровотоку в маткових артеріях, розмір міоматозних вузлів, рівень секреції естріолу та плацентарного лактогену.
Розроблений алгоритм прогнозування дозволяє визначати ризик рецидиву міоми під час вагітності з точністю 0,94.
Related Results
ОСОБЛИВОСТІ ЦИТОКІНОВОЇ РЕГУЛЯЦІЇ І ГЕМОДИНАМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ ШИЙКИ МАТКИ ПРИ ФІЗІОЛОГІЧНИХ ПОЛОГАХ
ОСОБЛИВОСТІ ЦИТОКІНОВОЇ РЕГУЛЯЦІЇ І ГЕМОДИНАМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ ШИЙКИ МАТКИ ПРИ ФІЗІОЛОГІЧНИХ ПОЛОГАХ
Мета дослідження – вивчити особливості імунологічної регуляції і гемодинамічні характеристики шийки матки при підготовці до термінових пологів.
Матеріали та методи. Відповідн...
ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ОДНОГО ЧАСОВОГО РЯДУ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У СУЧАСНИХ УМОВАХ
ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ОДНОГО ЧАСОВОГО РЯДУ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У СУЧАСНИХ УМОВАХ
Досліджено основні статистичні методи прогнозування, які базуються на даних одного часового ряду. Розглянуто особливості використання для прогнозування трендових моделей. Відмічено...
Case of uterine scar rupture in the second trimester of pregnancy after preceding caesarean section
Case of uterine scar rupture in the second trimester of pregnancy after preceding caesarean section
Разрыв матки - одно из редких и грозных осложнений беременности и родов. Наиболее часто он встречается в III триместре, однако есть публикации о случаях разрыва матки и во II триме...
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Здійснено оцінювання та виконано аналіз літературних джерел, в яких досліджено методи машинного навчання для прогнозування дефектів програмного забезпечення. Визначено основні хара...
Доцільність застосування систем прогнозування як складової частини процесу управління ІТ-проєктами
Доцільність застосування систем прогнозування як складової частини процесу управління ІТ-проєктами
Зосереджено увагу на обґрунтуванні доцільності використання статистичних методів, зокрема прогнозування, для покращення процесу управління проєктами. Описано специфіку задач у проц...
Комп’ютерна стабілометрія в оцінці функціонального стану людини
Комп’ютерна стабілометрія в оцінці функціонального стану людини
Актуальність. Комп’ютерна стабілометрія дає змогу досліджувати функціональну систему підтримки рівноваги. Цей метод має широкий спектр застосування: оцінювання відновлення функцій...
ОСОБЛИВОСТІ СТАНУ ІНТЕСТИНАЛЬНОЇ МІКРОБІОТИ У ЖІНОК ЗІ ЗВИЧНИМ НЕВИНОШУВАННЯМ ВАГІТНОСТІ
ОСОБЛИВОСТІ СТАНУ ІНТЕСТИНАЛЬНОЇ МІКРОБІОТИ У ЖІНОК ЗІ ЗВИЧНИМ НЕВИНОШУВАННЯМ ВАГІТНОСТІ
Мета дослідження – визначити стан інтестинальної мікробіоти у жінок, які страждають від звичного невиношування вагітності. Матеріали та методи. Було проведено клініко-лабораторне о...
Оцінка економічної ефективності інновацій в органічному землеробстві
Оцінка економічної ефективності інновацій в органічному землеробстві
Мета. Мета статті – здійснити оцінку економічної ефективності інновацій в органічному землеробстві шляхом визначення доцільності застосування біопрепаратів під час вирощування різн...

