Evaluation of the effectiveness of first trimester screening of pregnancy in the implementation of “major obstetric syndromes” in the Samara region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to evaluate the effectiveness of first trimester screening in predicting major obstetric syndromes: preeclampsia (PE), intrauterine growth restriction (IGR) and preterm birth (PB).

Material and methods. We analyzed the results of first trimester screening and pregnancy outcomes in 992 patients included in the risk groups for PE, IGR and PB according to the Astrae program.

Results. Preeclampsia leads in the number of calculated risks, both isolated, 47.4%, and in combination with IGR, 27.6%. 75.4% of women did not realize the probability of one or another pregnancy complication despite the fact that they were assigned to the risk group based on the screening results. The incidence rate of preeclampsia was 3.6%, and that of IGR was 9%. Preeclampsia occurred in 4.3% of patients in the corresponding risk group, IGR, in 11.6%, respectively. In 31.2% of women with IGR, low risks were calculated for IGR, and high risks for PE. However, the established risk of IGR is associated with an increase in the frequency of spontaneous miscarriage in the observed group. In the group of calculated high risk for PR, this complication did not occur in any case, while in other risk groups (IGR and PE), premature births were observed in 5.3% of cases.

Conclusion. The first trimester screening generally accepted in the Russian Federation is quite inaccurate in terms of risk prediction. The obtained characteristics of the effectiveness of this study suggest the inevitability of revising approaches to first trimester screening and replacing the studied biomarkers. In the group we observed, patients who subsequently experienced spontaneous miscarriage had significantly increased risks of IGR. This fact should be verified on a larger sample of patients with such an unfavorable pregnancy outcome, which requires further research in this area.

About the authors

Mariya A. Kaganova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: m.a.kaganova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5879-418X

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate professor of the Department of Obstetrics and Gynecology of the Institute of Postgraduate Education

Russian Federation, Samara

Gelshat M. Minnigulova

Samara State Medical University; Samara Region Clinical Hospital named after V.D. Seredavin

Email: doktor.gelshat@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8571-7304

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate professor of the Department of Obstetrics and Gynecology of the Institute of Postgraduate Education, Head of the Department of Antenatal Fetal Care and Ultrasound Diagnostics of the Perinatal Center

Russian Federation, Samara; Samara

Vera N. Balashova

Samara Region Clinical Hospital named after V.D. Seredavin

Email: balashovavn@sokb.ru
ORCID iD: 0009-0005-3334-6694

MD, Physician of the Department of Antenatal Fetal Care and Ultrasound Diagnostics of the Perinatal Center

Russian Federation, Samara

Mariya A. Yakovleva

Samara State Medical University

Email: mariayakovleva99@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0137-5045

resident of the Department of Obstetrics and Gynecology of the Institute of Postgraduate Education

Russian Federation, Samara

References

  1. Park H, Shim S, Cha D. Combined Screening for Early Detection of Pre-Eclampsia. International Journal of Molecular Sciences. 2015;16(8):17952-17974. doi: 10.3390/ijms160817952
  2. National Collaborating Centre for Women’s and Children’s Health (UK). Hypertension in Pregnancy: The Management of Hypertensive Disorders During Pregnancy. London: RCOG Press, 2023.
  3. Tan MY, Wright D, Syngelaki A, et al. Comparison of diagnostic accuracy of early screening for pre-eclampsia by NICE guidelines and a method combining maternal factors and biomarkers: results of SPREE. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;51:743-750. doi: 10.1002/uog.19039
  4. Tan MY, Syngelaki A, Poon LC, et al. Screening for pre-eclampsia by maternal factors and biomarkers at 11-13 weeks’ gestation. Ultrasound Obstet Gynecol. 2018;52(2):186-195. doi: 10.1002/uog.19112
  5. Wright D, Akolekar R, Syngelaki A, et al. A competing risks model in early screening for pre-eclampsia. Fetal Diagn Ther. 2012;32:171-178. doi: 10.1159/000338470
  6. Crovetto F, Figueras F, Triunfo S, et al. First trimester screening for early and late pre-eclampsia based on maternal characteristics, biophysical parameters, and angiogenic factors. Prenat Diagn. 2015;35:183-191. doi: 10.1002/pd.4519
  7. Swiercz G, Zmelonek-Znamirowska A, Szwabowicz K, et al. Evaluating the predictive efficacy of first trimester biochemical markers (PAPP-A, fβ-hCG) in forecasting preterm delivery incidences. Sci Rep. 2024;14(1):16206. doi: 10.1038/s41598-024-67300-6
  8. Rachabattuni S. Sruthi, Sarita P, Satyabhama M, et al. Early Trimester Maternal Serum β-hCG and PAPP-A Levels as Predictor of Hypertensive disorders of Pregnancy. J Obstet Gynaecol India. 2024;74(3):231-235. doi: 10.1007/s13224-023-01919-9
  9. Mazer Zumaeta A, Wright A, Syngelaki A, et al. Screening for pre-eclampsia at 11-13 weeks’ gestation: use of pregnancy-associated plasma protein-A, placental growth factor or both. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;56(3):400-407. doi: 10.1002/uog.22093
  10. Zeynep S, Burak B, Onur BB, et al. The role of first trimester serum inflammatory indexes (NLR, PLR, MLR, SII, SIRI, and PIV) and the β-hCG to PAPP-A ratio in predicting preeclampsia. J Reprod Immunol. 2024;162:104190. doi: 10.1016/j.jri.2023.104190
  11. Sokratous N, Bednorz M, Sarli P, et al. Screening for pre-eclampsia by maternal serum glycosylated fibronectin at 11-13 weeks’ gestation. Ultrasound Obstet Gynecol. 2023;62(4):504-511. doi: 10.1002/uog.26303
  12. Kantomaa T, Vääräsmäki M, Gissler M, et al. First trimester maternal serum PAPP-A and free β-hCG levels and risk of SGA or LGA in women with and without GDM. BMC Pregnancy Childbirth. 2024;24(1):580. doi: 10.1186/s12884-024-06786-4
  13. Panpan Ma, Tingting Hu, Yiming Chen. The Association and diagnostic value between Maternal Serum Placental Markers and Placenta Previa. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol X. 2024;24:100346. doi: 10.1016/j.eurox.2024.100346
  14. Swiercz G, Zmelonek-Znamirowska A, Szwabowicz K, et al. Navigating Uncertain Waters: First-Trimester Screening’s Role in Identifying Neonatal Complications. J Clin Med. 2024;13(7):1982. doi: 10.3390/jcm13071982
  15. Kholin AM, Muminova KT, Balashov IS, et al. Prediction of preeclampsia in the first trimester of pregnancy: validation of screening algorithms on the Russian population. Obstetrics and Gynecology. 2017;8:74-84. [Холин А.М., Муминова К.Т., Балашов И.С., и др. Прогнозирование преэклампсии в первом триместре беременности: валидация алгоритмов скрининга на российской популяции. Акушерство и гинекология. 2017;8:74-84]. doi: 10.18565/aig.2017.8.74-84
  16. Early reproductive losses: a guide for doctors. Eds. O.N. Bespalova, I.Yu. Kogan. M., 2024. (In Russ.). [Ранние репродуктивные потери: руководство для врачей. Под ред. О.Н. Беспаловой, И.Ю. Когана. М., 2024]. doi: 10.33029/9704-7905-6-RRP-2024-2-464

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Kaganova M.A., Minnigulova G.M., Balashova V.N., Yakovleva M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».