канд. мед. наук, доцент кафедры акушерства и гинекологии
672000, г. Чита, ул. Горького, 39А
Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Department of Obstetrics and Gynecology
39A, Gorkogo str., Chita, 672000, Russia
д-р мед. наук, профессор кафедры акушерства и гинекологии
Новосибирск
Dr. Sci. (Med.), Professor, Department of Obstetrics and Gynecology
Novosibirsk
Введение. Роды в заднем виде затылочного предлежания плода являются предметом пристального внимания врачей акушеров-гинекологов. Несмотря на отнесение данной категории родов к физиологическим, исход напрямую зависит от перехода заднего вида затылочного предлежания в передний в процессе родов. Сохранение заднего вида является фактором риска оперативного родоразрешения.Цель.. Разработка технологии прогнозирования исхода родов при заднем виде затылочного предлежания плода.Материалы и методы. На базе перинатального центра ГУЗ «Краевая клиническая больница» г. Чита проведен проспективный анализ 118 случаев родов в период 2018–2021 гг. Общая выборка была разделена на 3 группы: 1-я — 80 рожениц с передним видом затылочного предлежания плода; 2-я — 18 пациенток с задним видом затылочного предлежания плода, в процессе родоразрешения которых произошел поворот в передний вид; 3-я — 20 рожениц с задним видом затылочного предлежания плода, в процессе родоразрешения которых поворот в передний вид не произошел. Группы были сопоставимы по возрасту и экстрагенитальной патологии. Всем женщинам накануне родов (1–2 дня) проводили осмотр и ультразвуковое исследование.Результаты. Технология прогнозирования исхода родов при заднем виде затылочного предлежания плода реализована на базе многослойного персептрона, процент неверных предсказаний в процессе обучения которого составил 11.1. Структура обучаемой нейронной сети включала 8 входных нейронов: паритет родов, рост, масса тела и межостный размер большого таза (distantia spinarum) женщины, бипариетельный размер головки и длина бедра плода, наличие или отсутствие преиндукции родов.Заключение. Комплексный подход, основанный на нейросетевом анализе анамнеза, а также данных объективного и ультразвукового исследования, позволяет с точностью до 90.0 % прогнозировать исход родов при заднем виде затылочного предлежания плода. Применение данной технологии в клинической практике позволит снизить частоту неблагоприятных акушерских и перинатальных исходов при заднем виде затылочного предлежания плода.
Introduction. Delivery in the fetal occiput posterior presentation is a subject of close attention of obstetricians and gynecologists. Despite the classification of this category of childbirth as physiological, the outcome directly depends on the transition of the occiput posterior position to the occiput anterior one during labor. Persistence of the posterior position is a risk factor for operative delivery.Aim. Development of a technology for predicting the outcome of labor in the fetal occiput posterior presentation.Materials and Methods. A prospective analysis of 118 cases of childbirth in the period 2018–2021 was carried out at the Perinatal Center of the Regional Clinical Hospital, Chita. The total sample was divided into 3 groups: group 1 included 80 parturient women with the fetal occiput anterior presentation; group 2 included 18 patients with the fetal occiput posterior presentation, during the delivery of which there was a turn into the anterior position; group 3 included 20 parturient women with the fetal occiput posterior presentation, during the delivery of which a turn to the anterior position did not occur. The groups were comparable in age and extragenital pathology. All women underwent physical and ultrasound examination 1–2 days ahead of the delivery.Results.. The technology for predicting the outcome of labor in the fetal occiput posterior presentation is implemented on the basis of a multilayer perceptron, the rate of incorrect predictions in the learning process of which was 11.1%. The structure of the trainable neural network included 8 input neurons: parity of childbirth, height, body weight and distantia spinarum of a woman, biparietal diameter and femur length of a fetus, presence or absence of pre-induction of labor.Conclusion. An integrated approach based on neural network analysis of the history, as well as data of physical and ultrasound examinations, makes it possible to predict the outcome of labor with an accuracy of up to 90.0% in the fetal occiput posterior presentation. The use of this technology in clinical practice will reduce the incidence of adverse obstetric and perinatal outcomes in the fetal occiput posterior presentation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.