Дата публикации: 2021

DOI: 10.20333/25000136-2021-4-66-72

Цель исследования. Создание технологии прогнозирования дородового излития околоплодных вод, основанной на общедоступных методах лабораторного и инструментального исследования. Материал и методы. На базе родовспомогательных учреждений г. Чита и г. Уфа за 2018-2021 гг. проведен ретроспективный анализ 200 случаев родов у пациенток, поступивших в стационар накануне своевременных родов (1-2 дня). В ходе исследования было выделено 2 исследуемые группы: 1 группа включала 128 женщин со своевременным излитием околоплодных вод; 2 группа – 72 пациентки с дородовым излитием околоплодных вод. Группы сопоставимы по возрасту, антропометрическим параметрам и экстрагенитальной патологии. При поступлении всем женщинам проводилось общеклиническое и ультразвуковое исследование. Статистическая обработка результатов осуществлялась с помощью программы IBM SPSS Statistics Version 25.0. Результаты. Технология прогнозирования дородового излития околоплодных вод основывалась на обучении многослойного персептрона. Структура обучаемой нейронной сети включала 5 входных нейронов: индекс массы тела, высота дна матки, уровень общего билирубина, активированное частичное тромбопластиновое время и индекс амниотической жидкости. Процент неверных предсказаний полученной нейросети составил 28,5 %. Заключение. Комплексный подход, основанный на интеграции в структуре нейронной сети результатов общедоступных методов лабораторного и инструментального исследования накануне родов, позволяет с точностью до 75 % прогнозировать вероятность дородового излития околоплодных вод. Применение данной технологии в клинической практике позволит в перспективе не только своевременно приступить к подготовке родовых путей, но и снизить частоту неблагоприятных акушерских и перинатальных исходов

Издатель: Krasnoyarsk State Medical University

Тип: Article

Publication date: 2021

DOI: 10.20333/25000136-2021-4-66-72

Aim of study. To create a technology for prediction of preterm discharge of amniotic fluid based on universally accessible methods of laboratory and instrumental evaluation. Material and methods. A retrospective analysis of 200 birth cases dated 2018-2021 at the premises of obstetric facilities in Chita and Ufa cities featuring patients admitted to the inpatient unit shortly before term labour (1-2 days). In the course of the study, 2 groups were distinguished: Group 1 included 128 female patients with term discharge of amniotic fluid and Group 2 was constituted by 72 female patients with preterm discharge of amniotic fluid. The groups were comparable in age, anthropomorphic parameters and extragenital pathology. On admission, all women underwent general medical examination and ultrasonography. Statistical processing of the results was performed via the IBM SPSS Statistics Version 25.0 software. Results. The technology for prediction of preterm discharge of amniotic fluid was based on multilayer perceptron learning. The structure of the learning neural network included 5 input neurons: body mass index, fundal height, the total bilirubin level, activated partial thromboplastin time and the amniotic fluid index. The percentage of incorrect predictions of the neural network totalled 28.5 %. Conclusion. A complex approach based on integration of universally accessible methods for laboratory and instrumental tests shortly before the labour based on a neural network makes it possible to predict possible preterm discharge of amniotic fluid with an accuracy of up to 75 %. Application of this technology in clinical practice will make it possible not only to perform timely preparation of the parturient canal but also to reduce the frequency of adverse obstetric and perinatal outcomes. © МУДРОВ В. А., ЯКИМОВА А. В., ЗИГАНШИН А. М.

Издатель: Krasnoyarsk State Medical University

Тип: Article