Современные аспекты скрининга ранней преэклампсии

Преэклампсия (ПЭ) остается важной медико-социальной проблемой во всем мире и встречается у 2-8% беременных женщин. ПЭ была и остается фатальным осложнением беременности. 10-15% всех случаев материнской смертности связаны с ПЭ или эклампсией, что составляет в мире по меньшей мере 70 000 смертей в год. Раннее начало ПЭ (с дебютом до 34 недель беременности), является основным фактором, приводящим к материнской и перинатальной смертности. ПЭ до настоящего времени относится к неотложным, потенциально критическим состояниям в акушерстве. Последствия перенесенной ПЭ непредсказуемы в связи с невозможностью объективной оценки степени функциональных и органических нарушений (повреждений) в органах матери и плода/новорожденного. К сожалению, этиология и патогенез ПЭ не изучен до конца, что объясняет трудности ее прогнозирования и эффективной профилактики. Целью данного научного обзора является анализ существующих научных публикации посвященных скрининговому методу выявления и организации профилактики ПЭ, который сочетает в себе предварительную информацию о характеристиках матери и истории болезни, индексе пульсации маточных артерий (PI), среднем артериальном давлении (MAP), а также связанном с беременностью плазменном белке-A (PAPP-A) и плацентарном факторе роста (PlGF) в сыворотке матери на 11–13 неделях беременности, может выявить высокую долю беременностей с высоким риском ранней ПЭ. Таким образом, наиболее многообещающие прогностические модели включают группы тестов, оценивающих различные аспекты материнской восприимчивости и плацентации, такие как материнские факторы риска, среднее артериальное давление, допплерография маточной артерии и биомаркеры. Существует достаточно данных о некоторых комбинациях маркеров, чтобы сделать разумную оценку риска ПЭ. Проспективные исследования необходимы для оценки прогнозирования риска в различных группах населения. Кроме того, необходимо оценить потенциал новых биомаркеров, созданных с помощью новых исследовательских стратегий, чтобы попытаться улучшить прогностическую эффективность существующих моделей.

Hali tarjima qilinmagan