Ultrasound parameters and anamnestic findings as potential predictors of fetal hypoxia among late fetal growth restriction requiring preterm delivery

Cover Page


Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: When the hypoxia of fetus with growth restriction is diagnosed, the choice of the timing and method of delivery is an important aspect to improve perinatal outcomes. Delphi (2016) consensus criteria are relevant in identifying and diagnosing “fetal growth restriction.” However, there are still no predictors with which it is possible to predict fetal deterioration requiring preterm delivery.

AIM: The aim of this study was to evaluate the association of ultrasound parameters, anamnesis factors and hypoxia requiring preterm delivery among late-onset fetal growth restriction.

MATERIALS AND METHODS: This cohort study was performed at the Perinatal Center, the Arkhangelsk Regional Clinical Hospital (Arkhangelsk, Russia) from 2018 to 2022 and included 314 women with suspected fetal growth restriction who met the inclusion criteria. The association between preterm birth due to fetal hypoxia and ultrasound, clinical and history-based parameters was assessed by multivariable Poisson regression analysis with robust error variance. Unadjusted and adjusted relative risks with 95 % confidence intervals were calculated. The most parsimonious model was created by backward elimination of variables using the Wald test with a significance level of 0.05.

RESULTS: Late-onset fetal growth restriction was detected in 111 (35.4%) cases, among which premature birth occurred in 54 (48.6%) women due to fetal hypoxia. The most parsimonious model included two predictors. Umbilicocerebral ratio abnormalities (relative risk 1.59; 95% confidence interval 1.19–2.11) and a history of fetal growth restriction pregnancy (relative risk 1.53; 95% confidence interval 1.07–2.19) were positively associated with an increased risk of fetal hypoxia requiring preterm delivery.

CONCLUSIONS: Estimation of the umbilicocerebral ratio abnormalities according to Doppler ultrasound examination data and the history of fetal growth restriction may have prognostic value to make the decision on timely delivery to improve perinatal outcomes in late fetal growth restriction. The data obtained may be used in larger multicenter studies followed by the creation of valid prognostic models with sufficient levels of sensitivity and specificity for using in the clinical practice of obstetrician-gynecologists.

About the authors

Elizaveta A. Shcherbakova

Northern State Medical University

Email: liza140395@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-6297-4415
SPIN-code: 3368-0356

postgraduate student

Russian Federation, Arkhangelsk

Natalya G. Istomina

Northern State Medical University

Email: nataly.istomina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9214-8923
SPIN-code: 3839-9145

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Arkhangelsk

Alexey N. Baranov

Northern State Medical University

Email: a.n.baranov2011@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2530-0379
SPIN-code: 5935-5163

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

Andrej M. Grjibovski

Northern State Medical University; Northern (Arctic) Federal University; M.K. Ammosov North-Eastern Federal University

Author for correspondence.
Email: andrej.grjibovski@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Arkhangelsk; Arkhangelsk; Yakutsk

References

  1. Ahmadeev NR., Fatkullin IF, Fatkullin LS. Cardiovascular consequences of major obstetric syndromes. Obstetrics and gynecology. 2023;(4):5–11. EDN: JNFHLB doi: 10.18565/aig.2022.287
  2. Martins JG., Biggio JR, Abuhamad A. Society for maternal-fetal medicine consult series #52: Diagnosis and management of fetal growth restriction. Am J Obstet Gynecol. 2020;223(4):2–17. EDN: REBWJI doi: 10.1016/j.ajog.2020.05.010.
  3. Visser L., van Buggenum H., van der Voorn JP., et al. Maternal vascular malperfusion in spontaneous preterm birth placentas related to clinical outcome of subsequent pregnancy. J Matern Fetal Neonatal Med. 2021;34(17):2759–2764. doi: 10.1080/14767058.2019.1670811
  4. Preterm birth. In: World Health Organization. [Internet]. [cited 2024 Aug 12] Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/preterm-birth
  5. Russian Society of Obstetricians and Gynecologists. Insufficient fetal growth requiring medical care for the mother (fetal growth retardation). Clinical guidelines. Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation; 2022. (In Russ.) [cited 2024 Aug 12] Available from: https://roag-portal.ru/recommendations_obstetrics
  6. Yılmaz C, Melekoğlu R, Özdemir H, et al. The role of different Doppler parameters in predicting adverse neonatal outcomes in fetuses with late-onset fetal growth restriction. Turk J Obstet Gynecol. 2023;20(2):86–96. EDN: KHAZDU doi: 10.4274/tjod.galenos.2023.87143
  7. Schreiber V, Hurst C, da Silva Costa F, et al. Definitions matter: detection rates and perinatal outcome for infants classified prenatally as having late fetal growth restriction using SMFM biometric vs ISUOG/Delphi consensus criteria. Ultrasound Obstet Gynecol. 2023;61(3):377–385. EDN: IWKORC doi: 10.1002/uog.26035
  8. Roeckner JT, Pressman K, Odibo L, et al. Outcome-based comparison of SMFM and ISUOG definitions of fetal growth restriction. Ultrasound Obstet Gynecol. 2021;57(6):925–930. EDN: EBDTHI doi: 10.1002/uog.23638
  9. Di Mascio D, Herraiz I, Villalain C, et al. Comparison between cerebroplacental ratio and umbilicocerebral ratio in predicting adverse perinatal outcome in pregnancies complicated by late fetal growth restriction: a multicenter, retrospective study. Fetal Diagn Ther. 2021;48(8):448–456. EDN: EUOEWN doi: 10.1159/000516443
  10. Stampalija T, Arabin B, Wolf H, et al. TRUFFLE investigators. Is middle cerebral artery Doppler related to neonatal and 2-year infant outcome in early fetal growth restriction? Am J Obstet Gynecol. 2017;216(5):521.e1–521.e13. doi: 10.1016/j.ajog.2017.01.001
  11. Mitkin NA, Drachev SN, Krieger EA, et al. Sample size calculation for cross-sectional studies. Human Ecology. 2023;30(7):509–522. EDN: LOEJVM doi: 10.17816/humeco569406
  12. Russian Society of Obstetricians and Gynecologists. Signs of intrauterine fetal hypoxia requiring medical care for the mother. Clinical guidelines. Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation; 2022. (In Russ.) [cited 2024 Oct 9] Available from: https://roag-portal.ru/recommendations_obstetrics
  13. Hadlock FP, Harrist RB, Sharman RS, et al. Estimation of fetal weight with the use of head, body, and femur measurements – a prospective study. Am J Obstet Gynecol. 1985;151(3):333–337. doi: 10.1016/0002-9378(85)90298-4
  14. Francis A, Hugh O, Gardosi J. Customized vs INTERGROWTH-21st standards for the assessment of birthweight and stillbirth risk at term. Am J Obstet Gynecol. 2018;218(2S):S692–S699. doi: 10.1016/j.ajog.2017.12.013
  15. Ciobanu A, Wright A, Syngelaki A, et al. Fetal Medicine Foundation reference ranges for umbilical artery and middle cerebral artery pulsatility index and cerebroplacental ratio. Ultrasound Obstet Gynecol. 2019;53(4):465–472. doi: 10.1002/uog.20157
  16. Acharya G, Ebbing C, Karlsen HO, et al. Sex-specific reference ranges of cerebroplacental and umbilicocerebral ratios: longitudinal study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;56(2):187–195. EDN: XIOXMN doi: 10.1002/uog.21870
  17. Barros AJ, Hirakata VN. Alternatives for logistic regression in cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly estimate the prevalence ratio. BMC Med Res Methodol. 2003;3:21. EDN: PBRFDZ doi: 10.1186/1471-2288-3-21
  18. Unguryanu TN, Grjibovski AM. Introduction to STATA – software for statistical data analysis. Human Ecology. 2014;21(1):60–63. EDN: RYIESX doi: 10.17816/humeco17275
  19. Melamed N, Baschat A, Yinon Y., et al. FIGO (International Federation of Gynecology and Obstetrics) initiative on fetal growth: best practice advice for screening, diagnosis, and management of fetal growth restriction. Int J Gynaecol Obstet. 2021;152(1):3–57. EDN: MUFZRV doi: 10.1002/ijgo.13522
  20. Hong J, Crawford K, Cavanagh E, et al. Placental growth factor and fetoplacental Doppler indices in combination predict preterm birth reliably in pregnancies complicated by fetal growth restriction. Ultrasound Obstet Gynecol. 2024;63(5):635–643. EDN: VFRAEQ doi: 10.1002/uog.27513
  21. Valino N, Giunta G, Gallo DM, et al. Biophysical and biochemical markers at 30-34 weeks’ gestation in the prediction of adverse perinatal outcome. Ultrasound Obstet Gynecol. 2016;47(2):194–202. doi: 10.1002/uog.14928
  22. Rizzo G, Pietrolucci ME, Mappa I. Modeling gestational age centiles for fetal umbilicocerebral ratio by quantile regression analysis: a secondary analysis of a prospective cross-sectional study. J Matern Fetal Neonatal Med. 2022;35(22):4381–4385. EDN: LMGHOH doi: 10.1080/14767058.2020.1849123
  23. Stampalija T, Thornton J, Marlow N, et al. Fetal cerebral Doppler changes and outcome in late preterm fetal growth restriction: prospective cohort study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020;56(2):173–181. EDN: YQBWWV doi: 10.1002/uog.22125
  24. Mylrea-Foley B, Wolf H, Stampalija T, et al. Longitudinal Doppler assessments in late preterm fetal growth restriction. Ultraschall Med. 2023;44(1):56–67. EDN: YKUKDV doi: 10.1055/a-1511-8293
  25. Villalain C, Galindo A, Di Mascio D, et al. Diagnostic performance of cerebroplacental and umbilicocerebral ratio in appropriate for gestational age and late growth restricted fetuses attempting vaginal delivery: a multicenter, retrospective study. J Matern Fetal Neonatal Med. 2022;35(25):6853–6859. EDN: CXCSNM doi: 10.1080/14767058.2021.1926977
  26. Fiolna M, Kostiv V, Anthoulakis C, et al. Prediction of adverse perinatal outcome by cerebroplacental ratio in women undergoing induction of labor. Ultrasound Obstet Gynecol. 2019;53(4):473–480. doi: 10.1002/uog.20173

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Eсо-Vector



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».