Цель исследования: оценка значимости различных факторов риска рождения ребенка с врожденным пороком развития (ВПР) с использованием искусственной нейронной сети. Методология: ретроспективное исследование.Учреждение: кафедра акушерства и гинекологии педиатрического факультета Красноярской государственной медицинской академии, Межрегиональный Красноярский диагностический центр медицинской генетики.Материал исследования: 424 беременные с ВПР плода и 520 женщин, беременность у которых закончилась рождениемребенка без ВПР. ^Методы исследования: УЗИ, допплерометрия, кардиотокография, исследование уровней а-фетопротеина (АФП), хорионического гонадотропина (ХГЧ), неконъюгированного эстриола во II триместре. Для исследования влияния различных факторов на исход беременности использовали искусственные нейронные сети (Неиго8пе11 2.0 версии 4,0).Результаты исследования: юный возраст беременной, возраст более 35 лет, невынашивание в анамнезе, осложненное течение I триместра беременности являются значимыми факторами риска рождения ребенка с ВПР. В формировании группы высокого риска по ВПР большое значение имеет изменение уровней АФП, ХГЧ, эстриола, а также выявленные при допплерометрии гемодинамические нарушения.Заключение. Рациональное формирование группы риска позволит повысить уровень выявляемости ВПР и снизить перинатальную и младенческую смертность.Objective: to assess the significance of different risk factors of the birth of a child with congenital malformation (CMF), by using an artificial neuronal network. Design: a retroprospective study.Setting: Department of Obstetrics and Gynecology, Pediatric Faculty, Krasnoyarsk State Medical Academy, Interregional Krasnoyarsk Diagnostic Center of Medical Genetics.Subjects: 424 pregnant women with fetal CNF and 520 women in whom pregnancy had ended with the birth of a child without CMF were examined.Methods: utlrasonography, Doppler study, cardiotocography, measurement of the levels of a-fetoprotein (a-FP), human chorionic gonadotropin (HCG), unconjugated estriol in the second trimester. Artificial neuronal networks (NeuroShell 2.0, version 4.0) were used to study the influence of different factors on the outcome of pregnancy.Results: the young age of a pregnant female, the age over 35 years, a history of miscarriage, the complicated course of the first trimester of pregnancy are significant risk factors of the birth of a child with CMF, The changes in the levels ofa-FP, HCG, and es-triol, as well as the hemodynamic disorders detected at Doppler study are of great significance in the formation of groups at risk for CMFConclusion: The rational formation of a risk group will make it possible to increase the detection rates of CMF and to reduce perinatal and infantile mortality rates.
展开▼
