Научный архив: статьи

Новые возможности прогнозирования врастания плаценты (2026)

Цель исследования. Разработать клинико­анамнестическую и клинико­лабораторную модели прогноза риска врастания плаценты.

Материалы и методы. В ретроспективном исследовании приняли участие 64 женщины с предлежа­ нием плаценты (из них 5 случаев PAS) и 30 — с нормальным расположением плаценты; в проспективном (поперечном) исследовании — 42 пациентки с предлежанием плаценты (из них 17 случаев PAS) и 28 женщин с правильной плацентацией. Общий объем выборки составил 164 женщины: 58 беременных с нормальным расположением плаценты (группа 1, контрольная); 84 — с предлежанием плаценты без ее врастания (группа 2); 22 — с placenta accreta spectrum (группа 3). Изучены особенности семейного и личного соматического и акушерско­гинекологического анамнеза, течение беременности, исходы родов. У беременных, принявших участие в проспективном исследовании, определялся уровень грелина сыворотки крови (фмоль/мл) методом конкурентного иммуноферментного анализа с использованием набора ELISA Kit for Ghrelin (GHRL) (Cloud­Clone Corp., КНР). Диагноз «врастание плаценты» подтвержден гистологически после родоразрешения. Для оценки независимой ассоциации факторов с врастанием плаценты (1/0) использован метод множественной логистической регрессии. Для каждого из факторов рассчитывались вероятность возникновения события P (G) и 95 % доверительный интервал (95 % ДИ). Бета­стандартизованные коэффициенты (β) и их стандартные ошибки (SE) использованы для изучения вклада каждого маркера в прогнозирование события.

Результаты и выводы. Разработанная клинико­анамнестическая модель прогноза PAS позволяет выделить группу высокого риска данной патологии со специфичностью 94,0 %, чувствительностью 68,2 %, точностью 88,7 %. Клинико­лабораторная модель прогноза риска врастания плаценты с учетом клинико­анамнестических детерминант и сывороточного биомаркера грелина обладает специфичностью 96,0 %, чувствительностью 94,1 %, точностью 95,1 %.