Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику

В статье приведен анализ течения беременности у 160 беременных с преэклампсией. Выявлены
 наиболее информативные факторы риска с целью прогнозирования преэклампсии у беременных. На
 основе клинико-анамнестических данных, данных динамичного мониторинга за состоянием плода,
 фе...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Таврический медико-биологический вестник
Date:2011
Main Authors: Вигівська, Л.А., Самойлова, М.В., Гайворонська, С.І.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Кримський науковий центр НАН України і МОН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62797
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику / Л.А. Вигівська, М.В. Самойлова, С.І. Гайворонська // Таврический медико-биологический вестник — 2011. — Т. 14, № 3, ч. 2 (55). — С. 52-55. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1860174656552566784
author Вигівська, Л.А.
Самойлова, М.В.
Гайворонська, С.І.
author_facet Вигівська, Л.А.
Самойлова, М.В.
Гайворонська, С.І.
citation_txt Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику / Л.А. Вигівська, М.В. Самойлова, С.І. Гайворонська // Таврический медико-биологический вестник — 2011. — Т. 14, № 3, ч. 2 (55). — С. 52-55. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Таврический медико-биологический вестник
description В статье приведен анализ течения беременности у 160 беременных с преэклампсией. Выявлены
 наиболее информативные факторы риска с целью прогнозирования преэклампсии у беременных. На
 основе клинико-анамнестических данных, данных динамичного мониторинга за состоянием плода,
 фетоплацентарного комплекса разработана методика прогнозирования преэклампсии у беременных
 группы риска. The article introduces analysis of the pregnancy course in 160 women with preeclampsia. The authors
 determined the most informative risk factors in order to prognosticate preeclampsia in pregnant women. On
 the basis of clinical anamnestic data, dynamic investigation data for the monitoring of the fetus state and
 fetoplacental complex the technique for preeclampsia prognostication in pregnant women of the risk group
 was developed.
first_indexed 2025-12-07T18:00:06Z
format Article
fulltext 52 ÒÀÂÐÈ×ÅÑÊÈÉ ÌÅÄÈÊÎ-ÁÈÎËÎÃÈ×ÅÑÊÈÉ ÂÅÑÒÍÈÊ2011, òîì 14, ¹ 3, ÷. 2 (55) ÓÄÊ 618.3-06:616.8-009.24-036.3]-037 © Ë. À. Âèã³âñüêà, Ì. Â. Ñàìîéëîâà, Ñ. ². Ãàéâîðîíñüêà, 2011. ÏÐÎÃÍÎÇÓÂÀÍÍß ÏÐÅÅÊËÀÌÏѲ¯ Ó ÂÀòÒÍÈÕ ÃÐÓÏÈ ÐÈÇÈÊÓ Ë. À. Âèã³âñüêà, Ì. Â. Ñàìîéëîâà, Ñ. ². Ãàéâîðîíñüêà Êàôåäðà àêóøåðñòâà òà ã³íåêîëî㳿 ¹2 (çàâ. êàôåäðè � ïðîô. Þ. Ñ. Ïàðàùóê), Õàðê³âñüêèé íàö³îíàëüíèé ìåäè÷íèé óí³âåðñèòåò, ì. Õàðê³â. PREECLAMPSIA PROGNOSTICATION IN PREGNANT WOMEN OF RISK GROUP L. A. Vygivska, M. V. Samoylova, S. I. Gayvoronskaya SUMMARY The article introduces analysis of the pregnancy course in 160 women with preeclampsia. The authors determined the most informative risk factors in order to prognosticate preeclampsia in pregnant women. On the basis of clinical anamnestic data, dynamic investigation data for the monitoring of the fetus state and fetoplacental complex the technique for preeclampsia prognostication in pregnant women of the risk group was developed. ÏÐÎÃÍÎÇÈÐÎÂÀÍÈÅ ÏÐÅÝÊËÀÌÏÑÈÈ Ó ÁÅÐÅÌÅÍÍÛÕ ÃÐÓÏÏÛ ÐÈÑÊÀ Ë. À. Âûãîâñêàÿ, Ì. Â. Ñàìîéëîâà, Ñ. È. Ãàéâîðîíñêàÿ ÐÅÇÞÌÅ Â ñòàòüå ïðèâåäåí àíàëèç òå÷åíèÿ áåðåìåííîñòè ó 160 áåðåìåííûõ ñ ïðåýêëàìïñèåé. Âûÿâëåíû íàèáîëåå èíôîðìàòèâíûå ôàêòîðû ðèñêà ñ öåëüþ ïðîãíîçèðîâàíèÿ ïðåýêëàìïñèè ó áåðåìåííûõ. Íà îñíîâå êëèíèêî-àíàìíåñòè÷åñêèõ äàííûõ, äàííûõ äèíàìè÷íîãî ìîíèòîðèíãà çà ñîñòîÿíèåì ïëîäà, ôåòîïëàöåíòàðíîãî êîìïëåêñà ðàçðàáîòàíà ìåòîäèêà ïðîãíîçèðîâàíèÿ ïðåýêëàìïñèè ó áåðåìåííûõ ãðóïïû ðèñêà. Êëþ÷îâ³ ñëîâà: ïðååêëàìïñ³ÿ, ïðîãíîçóâàííÿ, âàã³òí³ ãðóïè ðèçèêó, äèñêðèì³íàíòíèé àíàë³ç. Îñíîâíèì çàâäàííÿì ñó÷àñíîãî àêóøåðñòâà º ñòâîðåííÿ ñèñòåìè êîìïëåêñíî¿ îö³íêè ôóíêö³îíàëü- íîãî ñòàíó âàã³òíî¿ òà ïëîäà äëÿ ïðîãíîçóâàííÿ ðèçè- êó ðîçâèòêó ïåðèíàòàëüíèõ óñêëàäíåíü òà óñêëàäíåíü âàã³òíîñò³. Íàéá³ëüø ÷àñòèìè ïðè÷èíàìè ðîçâèòêó ïðååêëàìïñ³¿ º åêñòðàãåí³òàëüíà ïàòîëîã³ÿ, îáòÿæå- íèé ñîìàòè÷íèé òà ñ³ìåéíèé àíàìíåçè [1]. Îñòàíí³ì ÷àñîì ñïîñòåð³ãàºòüñÿ çðîñòàííÿ íàó- êîâîãî ³íòåðåñó ùîäî âèâ÷åííÿ âïëèâó åêñòðàãåí³- òàëüíî¿ ïàòîëî㳿 íà ïåðåá³ã òà óñêëàäíåííÿ âàã³ò- íîñò³. Íà æàëü, íå çàâæäè âðàõóâàííÿ ÷èííèê³â ðè- çèêó çàïîá³ãຠðîçâèòêó òàêîãî òÿæêîãî óñêëàäíåí- íÿ, ÿê ïðååêëàìïñ³ÿ âàã³òíèõ. Òîìó, ìè ââàæàºìî, ùî íåîáõ³äíî ðîçðîáèòè ÷³òêó ñèñòåìó çàõîä³â ïðî- ãíîçóâàííÿ ïðååêëàìïñ³¿ ó âàã³òíèõ ãðóïè ðèçèêó, ÿêà äàñòü ìîæëèâ³ñòü çíèçèòè ¿¿ ÷àñòîòó, òèì ñàìèì çìåíøèòè ïîêàçíèêè ïåðèíàòàëüíî¿ çàõâîðþâàíîñò³ òà ñìåðòíîñò³, ùî é ñòàëî ïðèâîäîì äëÿ ïðîâåäåííÿ ïîäàëüøèõ äîñë³äæåíü. ÌÀÒÅвÀËÈ ÒÀ ÌÅÒÎÄÈ Îáñòåæåíî 160 âàã³òíèõ, òåðì³íîì ãåñòàö³¿ 28-41 òèæäåíü, â ÿêèõ ï³ä ÷àñ âàã³òíîñò³ áóëî ä³àãíîñòîâàíî ïðååêëàìïñ³þ, òà 40 æ³íîê ç ô³ç³îëîã³÷íèì ïåðåá³ãîì ãåñòàö³¿ òà ïîëîã³â (êîíòðîëüíà ãðóïà). Îñíîâíà ãðó- ïà � 60 âàã³òíèõ ç ïðååêëàìïñ³ºþ ëåãêîãî ñòóïåíÿ, 60 � ç ïðååêëàìïñ³ºþ ñåðåäíüîãî ñòóïåíÿ, 40 � ç ïðååê- ëàìïñ³ºþ òÿæêîãî ñòóïåíÿ. Âàã³òí³ çíàõîäèëèñÿ ï³ä ñïîñòåðåæåííÿì â óìîâàõ ïîëîãîâîãî áóäèíêó ¹1 ì. Õàðêîâà. Âñ³ âàã³òí³ çà êë³í³÷íèìè òà àíàìíåñòè÷- íèìè äàíèìè ñêëàëè ãðóïó ðèçèêó. ×èííèêàìè ðèçè- êó, ùî íàé÷àñò³øå ïðèçâîäèëè äî ðîçâèòêó ïðååê- ëàìïñ³¿, áóëè åêñòðàãåí³òàëüíà ïàòîëîã³ÿ, îáòÿæåíèé ñ³ìåéíèé òà ñîìàòè÷íèé àíàìíåçè, óìîâè ïðàö³ íà âèðîáíèöòâ³ âàã³òíèõ æ³íîê. Íà îñíîâ³ êë³í³êî-àíàìíåñòè÷íèõ äàíèõ, äàíèõ äèíàì³÷íîãî ìîí³òîðèíãó ñòàíó ïëîäà, ôåòîïëàöåí- òàðíîãî êîìïëåêñó ðîçðîáëåíà ìåòîäèêà ïðîãíîçó- âàííÿ ïðååêëàìïñ³¿ ó âàã³òíèõ ãðóïè ðèçèêó. Äëÿ á³ëüøî¿ ³íôîðìàòèâíîñò³ òà îá�ºêòèâíî¿ îö³- íêè ðåçóëüòàò³â äîñë³äæåííÿ â ðîáîò³ çàñòîñîâàíî ñó÷àñí³ ìåòîäè ìàòåìàòè÷íî¿ ñòàòèñòèêè. Ó ðåçóëü- òàò³ ïðîâåäåíî¿ ðîáîòè íàìè áóëî ñòâîðåíî åêñïåðò- íó ñèñòåìó (ÅÑ1) ç ìåòîþ ïðîãíîçóâàííÿ ìîæëèâîñò³ âèíèêíåííÿ ïðååêëàìïñ³¿. Äëÿ ñòâîðåííÿ ñèñòåìè âèêîðèñòîâóâàâñÿ ìåòîä äèñêðèì³íàíòíîãî àíàë³çó. Ñóòü ìåòîäó ïîëÿãຠâ ðå- äóêö³¿ äîñë³äæóâàíèõ äàíèõ äëÿ â³äáîðó íàéá³ëüø ³íôîðìàòèâíèõ ïîêàçíèê³â ç ìåòîþ ïðîâåäåííÿ äè- ôåðåíö³éíî¿ ä³àãíîñòèêè [2, 3, 4]. Ó íàøîìó âèïàäêó íåçàëåæíîþ (ò³ºþ, ùî ï³äëÿ- ãຠïðîãíîçóâàííþ àáî äèôåðåíö³þâàííþ) º îçíàêà íàÿâíîñò³/â³äñóòíîñò³ ïðååêëàìïñ³¿, à ìíîæèíó ïîêàç- íèê³â, ç ÿêèõ ïðîâîäèòüñÿ â³äá³ð íàéá³ëüø ³íôîðìà- òèâíèõ, ñêëàäàþòü àíàìíåñòè÷í³ òà êë³í³÷í³ îçíàêè [5]. ÐÅÇÓËÜÒÀÒÈ ÒÀ ¯Õ ÎÁÃÎÂÎÐÅÍÍß Ó ðåçóëüòàò³ ïðîâåäåííÿ äèñêðèì³íàíòíîãî àíàë³çó áóëî â³ä³áðàíî 19 êë³í³êî-àíàìíåñòè÷íèõ ïîêàçíèê³â. Ïðè öüîìó â³ðîã³äí³ñòü ðåçóëüòàò³â ñòà- 53 Î Ð È Ã È Í À Ë Ü Í Û Å Ñ Ò À Ò Ü È íîâèëà ð<0,01, à, òàê çâàíà ëÿìáäà Ó³ëêñà � ïîêàç- íèê, ùî õàðàêòåðèçóº ñòóï³íü äèôåðåíö³þâàííÿ � äëÿ àëãîðèòìó â ö³ëîìó ñòàíîâèòü 0,23, ùî ñâ³ä÷èòü ïðî âèñîêó ÿê³ñòü ïðîöåäóðè. Ó òàáëèö³ 1 íàâåäå- íî çíà÷åííÿ öüîãî ïîêàçíèêà äëÿ êîæíî¿ ³ç â³ä³áðà- íèõ îçíàê. Òàáëèöÿ 1 Òàáëèöÿ çàãàëüíèõ ðåçóëüòàò³â äèñêðèì³íàíòíîãî àíàë³çó ÅÑ1 � � �� :LONV � /DPEGD� 3DUWLDO� /DPEGD� )�UHPRYH� �������� 7ROHU�� � ��7ROHU�� �5�6TU��� � � ������ ������ ������ ������ ������ � �� ������ ������ ������ ������ ������ � � � � ������ ������ ������ ������ ������ � � � ������ ������ ������ ������ ������ � � � ������ ������ ������ ������ ������ � � � � � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � � � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � ������ ������ ������� ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � � ������ ������ ������� ������ ������ � � ������ ������ ������ ������ ������ � � � � ������ ������ ������ ������ ������ � ������ ������ �������� ������ ������ � Òàáëèöÿ 2, òàê çâàíèõ «ôàêòîðíèõ êîåô³ö³ºíò³â», äîçâîëÿº çà àáñîëþòíîþ âåëè÷èíîþ ôàêòîðíèõ êî- åô³ö³ºíò³â îö³íèòè ³íôîðìàòèâíó çíà÷óù³ñòü êîæíî- ãî ç ïîêàçíèê³â ó ïåðåäáà÷åíí³ íàÿâíîñò³/â³äñóòíîñò³ ïðååêëàìïñ³¿. Çà äàíèìè òàáëèö³ 2, âèäíî, ùî íàéá³ëüøèé âíå- ñîê ó äîö³ëüí³ñòü ìåòîäó íàëåæèòü àðòåð³îâåíîç- íîìó êîåô³ö³ºíòó (ÀÂÊ) � â³äíîøåííÿ ïóëüñàö³é- íîãî ³íäåêñó ãðóäíîãî â³ää³ëó àîðòè äî ïóëüñàö³é- íîãî ³íäåêñó íèæíüî¿ ïîðîæíèñòî¿ âåíè, íàñòóï- íîþ ãðóïîþ º ïîêàçíèêè: äèñôóíêö³ÿ ïëàöåíòè, ïðååêëàìïñ³ÿ â ìàòåð³, ã³ïåðòåíçèâí³ ðîçëàäè ïðè ïîïåðåäí³õ âàã³òíîñòÿõ, âàãà ò³ëà, ïðååêëàìïñ³ÿ â ñåñòåð. � � � � � � ������� � � ������� � � � ������� � � � � � ������� � � ������� � � � ������� � �� ������ � � ������ � � ������� � � ������� � � � ������ � � ������ � ������� � � ������� � � � � ������� � � ������� � � ������ � � � � ������� � ������� � Òàáëèöÿ 2 Òàáëèöÿ ôàêòîðíèõ êîåô³ö³ºíò³â ÅÑ1 54 ÒÀÂÐÈ×ÅÑÊÈÉ ÌÅÄÈÊÎ-ÁÈÎËÎÃÈ×ÅÑÊÈÉ ÂÅÑÒÍÈÊ2011, òîì 14, ¹ 3, ÷. 2 (55) Ïðîäîâæåííÿ òàáëèö³ 2 Êëàñèô³êàö³éíà ìàòðèöÿ ì³ñòèòü ó ñîá³ ðåçóëü- òàòè «çâîðîòíî¿» êëàñèô³êàö³¿, òîáòî ïîð³âíÿííÿ ðåçóëüòàò³â ðîáîòè ÅÑ1 íàä âèá³ðêîþ, ùî âèêîðèñ- òîâóâàëàñÿ äëÿ ¿¿ ñòâîðåííÿ, ç ³ñòèííèì ñòàíîì ðå- ÷åé. ßê âèäíî ç òàáëèö³ 3, óñ³ ³ñòèííî õâîð³ (160 âàã³òíèõ) áóëè âèçíàí³ õâîðèìè çà ðåçóëüòàòàìè êëàñèô³êàö³¿ åêñïåðòíîþ ñèñòåìîþ, à âñ³ ³ñòèííî çäîðîâ³ (40 âàã³òíèõ) êëàñèô³êóâàëèñÿ ÿê çäîðîâ³. Òàêèì ÷èíîì, ÷óòëèâ³ñòü ³ ñïåöèô³÷í³ñòü ìåòîäó ñòàíîâèòü 100%. Òàáëèöÿ 4 � êëàñèô³êàö³éí³ ôóíêö³¿ ÅÑ1 � ì³ñòèòü áåçïîñåðåäíüî àëãîðèòì ðîáîòè ÅÑ1, ÿêèé ïîëÿãຠâ íàñòóïíîìó: äëÿ êîæíîãî ìîæëèâîãî íàñë³äêó îá÷èñëþþòüñÿ çíà÷åííÿ êëàñèô³êàö³éíèõ ôóíêö³é (Ô0 � íåìຠïðååêëàìïñ³¿ àáî Ô1 � º ïðå- åêëàìïñ³ÿ), ÿê³ ÿâëÿþòü ñîáîþ ë³í³éíó êîìá³íàö³þ 19 â³ä³áðàíèõ ïîêàçíèê³â çã³äíî ³ç òàáëèöåþ 4 ³ç óðàõóâàííÿì ÷èñëîâèõ çíà÷åíü ïîêàçíèê³â: Ô0=5,654õïðîôåñ³éíà ä³ÿëüí³ñòü + 0,366õâàãà ò³ëà-  + 0,970õê³ëüê³ñòü ïîëîã³â â àíàìíåç³ - 0,96õïðå- åêëàìïñ³ÿ â ñåñòåð - 3,359õïðååêëàìïñ³ÿ â ìàòåð³ -  0,277õã³ïåðòåíçèâí³ ðîçëàäè ïðè ïîïåðåäí³õ âàã- ³òíîñòÿõ - 1,126õäèñôóíêö³ÿ ïëàöåíòè + 5,631õäè- ôóçíèé çîá + 3,811õì³îï³ÿ + 1,054õïàòîëîã³ÿ ñåð- öÿ + 3,857õÂРíèæí³õ ê³íö³âîê + 5,980õçàõâîðþ- âàííÿ ØÊÒ + 8,063õÂÑÄ + 6,492õõðîí³÷íèé ﳺëî- Ïðîöåäóðà, ùî ïðîïîíóºòüñÿ, ìຠäóæå âè- ñîêó ïðîãíîñòè÷íó ÿê³ñòü, ïðî ùî ñâ³ä÷àòü ðå- çóëüòàòè òàê çâàíî¿ «êëàñèô³êàö³éíî¿ ìàòðèö³» (òàáë. 3). Òàáëèöÿ 3 Êëàñèô³êàö³éíà ìàòðèöÿ ÅÑ1 � � � � � � � � � � � � � ���� ��� �� � � ���� �� ���� � ���� ��� ���� � íåôðèò + 3,835õõðîí³÷íèé ãëîìåðóëîíåôðèò + - 7,112õã³ïåðòîí³÷íà õâîðîáà + 9,401õõâîðîáà Áîòê³íà + 4,457õçàïàëüí³ çàõâîðþâàííÿ ñòàòåâî¿ ñèñòåìè - 2,668õÀÂÊ - 9,845. Ô1 = 5,873õïðîôåñ³é- íà ä³ÿëüí³ñòü + 1,634õâàãà ò³ëà - 0,665õê³ëüê³ñòü ïîëîã³â â àíàìíåç³ - 3,642õïðååêëàìïñ³ÿ â ñåñòåð -  1,458õïðååêëàìïñ³ÿ â ìàòåð³ - 0,023õã³ïåðòåí- çèâí³ ðîçëàäè ïðè ïîïåðåäí³õ âàã³òíîñòÿõ - 1,943õäèñôóíêö³ÿ ïëàöåíòè + 1,371õäèôóçíèé çîá + 1,555õì³îï³ÿ - 1,049õïàòîëîã³ÿ ñåðöÿ - + 2,287õÂРíèæí³õ ê³íö³âîê + 3,576õçàõâîðþâàí- íÿ ØÊÒ + 0,591õÂÑÄ + 2,051õõðîí³÷íèé ﳺëî- íåôðèò + 1,24õ9õðîí³÷íèé ãëîìåðóëîíåôðèò - 1,629õã³ïåðòîí³÷íà õâîðîáà + 5,788õõâîðîáà Áîòê³íà + 5,860õçàïàëüí³ çàõâîðþâàííÿ ñòàòåâî¿ ñèñòåìè - 11,089õÀÂÊ - 14,768. Çà ïðîãíîçîì íàñë³äêîì ââàæàºòüñÿ òàêèé, äëÿ ÿêîãî êëàñèô³êàö³éíà ôóíêö³ÿ ìຠá³ëüøå çíà÷åííÿ, òîáòî, ÿêùî Ô0>Ô1 � ïðååêëàìïñ³¿ íå áóäå, ÿêùî Ô1>Ô0 � ïðååêëàìïñ³ÿ ìîæëèâà. Çàóâàæèìî, ùî äëÿ ïðàêòè÷íî¿ ðåàë³çàö³¿ ñèñòåìè äîñòàòíüî åëåêòðîí- íî¿ òàáëèö³ EXCEL, äå îäíîðàçîâî çàíîñÿòüñÿ ôîð- ìóëè äëÿ ðîçðàõóíê³â Ô0 ³ Ô1 ³ç ïîñèëàííÿì íà êîì³- ðêè, êóäè çàíîñÿòüñÿ çíà÷åííÿ 19 ïîêàçíèê³â, ùî âè- êîðèñòîâóþòüñÿ ÅÑ1. � � ������� � � � ������ � � ������ � ������� � � ������� � � � � ������� � � ������� � � ������ � � � � ������� � ������� � 55 Î Ð È Ã È Í À Ë Ü Í Û Å Ñ Ò À Ò Ü È ÂÈÑÍÎÂÊÈ 1. Òàêèì ÷èíîì, äàí³, ïðåäñòàâëåí³ â ñòàòò³, ñâ³ä÷àòü ïðî òå, ùî íàéá³ëüø ³íôîðìàòèâíèìè ôàê- òîðàìè ðèçèêó âèíèêíåííÿ ïðååêëàìïñ³¿ º åêñòðàãå- í³òàëüíà ïàòîëîã³ÿ, îñîáëèâîñò³ ì³êðîãåìîäèíàì³êè, îáòÿæåíèé àêóøåðñüêèé àíàìíåç. 2. Âèÿâëåííÿ ôàêòîð³â ðèçèêó âèíèêíåííÿ ïðå- åêëàìïñ³¿ ó âàã³òíèõ ãðóïè ðèçèêó äຠìîæëèâ³ñòü ïðîãíîçóâàòè äàíèé ïàòîëîã³÷íèé ñòàí âàã³òíîñò³, ùî â ïîäàëüøîìó ñïðèÿº ñâîº÷àñí³é òà àäåêâàòí³é êî- ðåêö³¿, ïîïåðåäæåííþ ðîçâèòêó íåâ³äêëàäíèõ ñòàí³â òà ¿õ íàñë³äê³â. 3. Íà ñó÷àñíîìó ð³âí³ êîíòðîëü çà ñòàíîì çäîðî- â�ÿ âàã³òíèõ æ³íîê ç ãðóïè ðèçèêó, ïðîãíîçóâàííÿ òà ìîæëèâ³ñòü êîðåãóâàííÿ óñêëàäíåíü, ùî âèíèêàþòü, ìîæóòü áóòè çàïîðóêîþ á³ëüø ñïðèÿòëèâîãî ïåðå- á³ãó âàã³òíîñò³, ñòàíó ï³ä ÷àñ ïîëîã³â òà ïåðåá³ãó îï- òèìàëüíî¿ àäàïòàö³¿ ï³ñëÿ íàðîäæåííÿ. Òàáëèöÿ 4 Êëàñèô³êàö³éí³ ôóíêö³¿ ÅÑ1 � � � ��±� � � ��±� � � � � ������ ������ � � ������ ������ � � � � ������ ������� � � � ������� ������� � � � ������� ������� � � � � � ������� ������� � � ������� ������� � � ������ ������ � ������ ������ � � ������ ������� � � � ������ ������ � � ������ ������ � ������ ������ � � ������ ������ � � ������ ������ � � ������ ������� � � ������ ������ � � � � ������ ������ � ������� ������� � � ������� �������� � ˲ÒÅÐÀÒÓÐÀ 1. Áëîùèíñêàÿ È. À. Ìèêðîöèðêóëÿöèÿ ïðè áåðå- ìåííîñòè: âîçìîæíîñòü äîêëèíè÷åñêîãî ïðîãíîçèðî- âàíèÿ ðàçâèòèÿ ãåñòîçà / È. À. Áëîùèíñêàÿ, Ò. Þ. Ïåñ- òðèêîâà, È. Ì. Äàâèäîâè÷ [è äð.] // Ðîññèéñêèé âåñò- íèê àêóøåðà-ãèíåêîëîãà. � 2003. � ¹ 6. � Ñ. 4�6. 2. Áîðîâèêîâ Â. Ï. Ïðîãðàììà STATISTSCA äëÿ ñòóäåíòîâ è èíæåíåðîâ / Áîðîâèêîâ Â. Ï. � [2-å èçä.]. � Ì: Êîìïüþòåð-Ïðåññ, 2001. � 152 ñ. 3. Áîðîâèêîâ Â. Ï. STATISTSCA: Èñêóññòâî àíà- ëèçà äàííûõ íà êîìïüþòåðå / Áîðîâèêîâ Â. Ï. � ÑÏá: Ïèòåð, 2001. � 214 ñ. 4. Áîðîâèêîâ Â.Ï. STATISTSCA. Ñòàòèñòè÷åñ- êèé àíàëèç è îáðàáîòêà äàííûõ â ñðåäå Windows / Â. Ï. Áîðîâèêîâ, È. Ï. Áîðîâèêîâ. � Ì: Èíôîðì.- èçäàò. äîì «Ôèëèí», 1997. � 315 ñ. 5. Ãëàíö Ñ. Ìåäèêî-áèîëîãè÷åñêàÿ ñòàòèñòèêà / Ãëàíö Ñ.; ïåð ñ àíãë. � Ì.: Ïðàêòèêà, 1998. � 308 ñ.
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-62797
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 2070-8092
language Ukrainian
last_indexed 2025-12-07T18:00:06Z
publishDate 2011
publisher Кримський науковий центр НАН України і МОН України
record_format dspace
spelling Вигівська, Л.А.
Самойлова, М.В.
Гайворонська, С.І.
2014-05-26T11:43:30Z
2014-05-26T11:43:30Z
2011
Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику / Л.А. Вигівська, М.В. Самойлова, С.І. Гайворонська // Таврический медико-биологический вестник — 2011. — Т. 14, № 3, ч. 2 (55). — С. 52-55. — Бібліогр.: 5 назв. — укр.
2070-8092
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62797
618.3-06:616.8-009.24-036.3]-037
В статье приведен анализ течения беременности у 160 беременных с преэклампсией. Выявлены&#xd; наиболее информативные факторы риска с целью прогнозирования преэклампсии у беременных. На&#xd; основе клинико-анамнестических данных, данных динамичного мониторинга за состоянием плода,&#xd; фетоплацентарного комплекса разработана методика прогнозирования преэклампсии у беременных&#xd; группы риска.
The article introduces analysis of the pregnancy course in 160 women with preeclampsia. The authors&#xd; determined the most informative risk factors in order to prognosticate preeclampsia in pregnant women. On&#xd; the basis of clinical anamnestic data, dynamic investigation data for the monitoring of the fetus state and&#xd; fetoplacental complex the technique for preeclampsia prognostication in pregnant women of the risk group&#xd; was developed.
uk
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
Таврический медико-биологический вестник
Оригинальные статьи
Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
Прогнозирование преэклампсии у беременных группы риска
Preeclampsia prognostication in pregnant women of risk group
Article
published earlier
spellingShingle Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
Вигівська, Л.А.
Самойлова, М.В.
Гайворонська, С.І.
Оригинальные статьи
title Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
title_alt Прогнозирование преэклампсии у беременных группы риска
Preeclampsia prognostication in pregnant women of risk group
title_full Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
title_fullStr Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
title_full_unstemmed Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
title_short Прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
title_sort прогнозування прееклампсії у вагітних групи ризику
topic Оригинальные статьи
topic_facet Оригинальные статьи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/62797
work_keys_str_mv AT vigívsʹkala prognozuvannâpreeklampsííuvagítnihgrupiriziku
AT samoilovamv prognozuvannâpreeklampsííuvagítnihgrupiriziku
AT gaivoronsʹkasí prognozuvannâpreeklampsííuvagítnihgrupiriziku
AT vigívsʹkala prognozirovaniepreéklampsiiuberemennyhgruppyriska
AT samoilovamv prognozirovaniepreéklampsiiuberemennyhgruppyriska
AT gaivoronsʹkasí prognozirovaniepreéklampsiiuberemennyhgruppyriska
AT vigívsʹkala preeclampsiaprognosticationinpregnantwomenofriskgroup
AT samoilovamv preeclampsiaprognosticationinpregnantwomenofriskgroup
AT gaivoronsʹkasí preeclampsiaprognosticationinpregnantwomenofriskgroup