Исследование показало, что модели прогнозирования преэклампсии теряют точность после первых 48 часов
Согласно исследованию, опубликованному 4 февраля в журнале открытого доступа PLOS Medicine Хенком Гроеном из Гронингенского университета (Нидерланды) и его коллегами, существующие модели прогнозирования тяжелых осложнений преэклампсии наиболее точны только в течение двух дней после поступления в больницу, со временем их эффективность ухудшается.
Преэклампсия — потенциально опасное для жизни состояние, которое может возникнуть во время беременности; у 5–20% женщин с диагнозом преэклампсия развиваются серьезные осложнения.
Две существующие модели PIERS (Pre-eclampsia Integrated Estimate of RiSk), PIERS Machine Learning (PIERS-ML) и fullPIERS на основе логистической регрессии, предназначены для выявления лиц с наибольшим или наименьшим риском неблагоприятных материнских исходов в течение 48 часов после госпитализации по поводу преэклампсии. Однако обе модели регулярно используются для постоянной оценки после первых 48 часов.
В новом исследовании ученые использовали данные 8843 женщин, у которых была диагностирована преэклампсия на медианном сроке беременности 36 недель в период с 2003 по 2016 год. Данные включали оценки PIERS-ML и полной PIERS, а также результаты в отношении здоровья.
Исследование показало, что ни модель PIERS-ML, ни полная модель PIERS не сохраняли хорошей эффективности с течением времени при повторной стратификации риска у женщин с преэклампсией .
PIERS-ML в целом оставался хорошим в определении групп очень высокого и очень низкого риска с течением времени, но производительность более крупных групп высокого и низкого риска значительно ухудшилась через 48 часов. Полная модель PIERS оказалась хуже по сравнению с моделью PIERS-ML.
«Поскольку нет лучших вариантов, врачи могут по-прежнему использовать эти две модели для текущих оценок после первой госпитализации с преэклампсией, но к прогнозам следует относиться с большей осторожностью по мере развития беременности », — говорят авторы. Они добавляют, что необходимо больше моделей прогнозирования, которые хорошо работают с течением времени.
Авторы добавляют: «Модели прогнозирования исхода гипертонии во время беременности были разработаны и проверены для первоначальной оценки рисков для матерей; это исследование показывает, что такие «статичные» модели, если их использовать повторно в течение нескольких дней, дают все более неточные прогнозы».