Разработка интег­ральной прогностической модели рисков акушерского кровотечения при многоплодии

Актуальность. Акушерское кровотечение остается одной из ведущих причин материнской смертности, осложняя 28% родоразрешений. При многоплодной беременности риск кровотечений существенно возрастает, что определяет необходимость создания инструментов раннего прогнозирования.
Цель. Разработать интегральную прогностическую модель риска развития акушерского кровотечения у беременных двойней.
Материалы и методы. Ретроспективное когортное наблюдательное одноцентровое исследование включало 590 беременных. Пациентки были разделены на две группы: беременные с кровотечением во время и после родов (≥1000 мл) (n=38) и без (n=552). Отбор переменных для статистического анализа осуществлялся на основании данных литературы и доступности ретроспективных клинических данных. Проанализированы клинико-анамнестические, ультразвуковые и лабораторные данные. Непрерывные переменные сравнивали с помощью критерия Манна–Уитни, категориальные – χ² и точного критерия Фишера. Для оценки факторов риска выполнены однофакторный и многофакторный анализ бинарной логистической регрессии с расчетом отношения шансов (ОШ) и 95% доверительных интервалов (ДИ). Прогностическую способность модели оценивали c помощью ROC-анализа с определением порогового значения и последующим созданием номограммы. 
Результаты. В группе с кровотечением уровни гемоглобина и тромбоцитов перед родами были ниже (115,0 и 118,0 г/л, p=0,016; 179×10⁹/л и 212,5×10⁹/л, p=0,001). При многофакторном анализе независимым предиктором кровотечения явилась предшествующая анемия (ОШ 3,12; 95% ДИ 1,39–6,99; p=0,006), тогда как повышение уровня гемоглобина выше 115 г/л (ОШ 0,957; 95% ДИ 0,931–0,985; p=0,002) и тромбоцитов выше 179,0×109/л (ОШ 0,987; 95% ДИ 0,981–0,993; p<0,0001) ассоциировалось со снижением риска. ROC-анализ продемонстрировал хорошую прогностическую способность модели (AUC=0,779; 95% ДИ 0,696–0,862; p<0,0001) для порога – 0,06587 (чувствительность 75,7%; специфичность 72,8%). На основе многофакторной модели построена номограмма в программном обеспечении RMS Packet Edition 7.1.7.0 32.
Заключение. Разработанная прогностическая модель продемонстрировала удовлетворительную прогностическую способность, однако требует дальнейшей внешней валидации на независимых выборках пациенток в проспективных исследованиях.

Вклад авторов. Гладкова К.А. – концепция, дизайн исследования, статистическая обработка данных, написание текста, структурирование и финализирование текста; Гладкова К.А., Сакало В.А., Кирьянова А.О. – сбор материала, анализ и статистическая обработка данных, написание и редактирование текста.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Одобрение этического комитета. Исследование было одобрено Этическим комитетом ФГБУ 
«НМИЦ АГП им. В. И. Кулакова» Минздрава России.
Генеративный искусственный интеллект. При подготовке статьи использовались инструменты искусственного интеллекта ChatGPT (OpenAI GPT-5.3-mini) для улучшения структурирования и стилистики изложения. Полученный в результате использования искусственного интеллекта контент был проверен, отредактирован и одобрен авторами. Авторы несут полную ответственность за достоверность содержания публикации.
Согласие пациентов на публикацию. Пациенты подписали согласие на публикацию своих данных.
Обмен исследовательскими данными. Данные, подтверждающие выводы данного исследования, доступны по запросу у автора, ответственного за переписку, после одобрения ведущим исследователем.
Для цитирования: Гладкова К.А., Сакало В.А., Кирьянова А.О. Разработка интегральной 
прогностической модели рисков акушерского кровотечения при многоплодии.
Акушерство и гинекология. 2026; 8: 74-82
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2026.154

Акушерское кровотечение остается одной из ведущих причин материнской смертности в мире, составляя до 28% всех случаев родов [1, 2]. Беременность двойней ассоциирована с повышенным риском послеродового кровотечения, частота которого на 7,6% выше, чем при одноплодной беременности [3].

Ключевым патофизиологическим механизмом, определяющим повышенный риск акушерских кровотечений при многоплодии, является перерастяжение миометрия, приводящее к снижению сократительной способности и развитию гипотонии – основной причины акушерского кровотечения, на долю которой приходится до 80% случаев [4]. Чрезмерное растяжение миометрия происходит вследствие увеличенной массы тела плодов, что приводит к структурно-функциональным изменениям миофибрилл и снижению их контрактильной активности. Увеличение площади плацентарного ложа при двойне формирует более обширную раневую поверхность после отделения плаценты, что потенциально увеличивает объем кровопотери. Гестационная анемия также способствует развитию акушерского кровотечения за счет кислородного голодания миоцитов матки, что препятствует адекватному сокращению миометрия после родов [5].

Существенный вклад в развитие послеродового кровотечения вносят выраженные гемодинамические изменения, характерные для многоплодной беременности, включая увеличение объема циркулирующей крови (ОЦК) на 10–20%, и сердечного выброса на 20%, необходимых для обеспечения адекватного фето-плацентарного кровотока [6, 7]. Дополнительный вклад в формирование риска вносят такие факторы, как многоводие, преэклампсия, гестационная артериальная гипертензия, а также особенности соматического статуса матери [8].

Вместе с тем акушерские кровотечения развиваются лишь у части пациенток с многоплодной беременностью, а существующие подходы к оценке риска остаются недостаточно точными и воспроизводимыми. В связи с этим разработка интегральной модели ранней и персонализированной стратификации риска акушерского кровотечения при многоплодной беременности представляет собой актуальную задачу, направленную на снижение материнской заболеваемости и смертности, а также оптимизацию тактики ведения многоплодной беременности и родоразрешения.

Цель исследования: разработать интегральную прогностическую модель риска развития акушерского кровотечения у беременных двойней.

Материалы и методы

На базе ФГБУ «НМИЦ АГП им. академика В.И. Кулакова» Минздрава России было проведено ретроспективное когортное наблюдательное исследование в период с января 2018 по январь 2024 гг., дизайн которого и представление результатов были выполнены с учетом основных принципов STROBE и рекомендаций TRIPOD+AI по описанию прогностических моделей [9, 10]. Проанализировано течение беременности 590 пациенток с двойней согласно имеющейся медицинской документации. Проведен анализ клинико-анамнестических, лабораторных и инструментальных данных обследования с целью выявления факторов, ассоциированных с риском развития послеродового кровотечения.

На первом этапе в рамках проведенного исследования были оценены течение и исходы беременностей двойней у 590 пациенток. В зависимости от наличия акушерского кровотечения во время родов и в послеродовом периоде было проведено распределение пациенток на группы: группа 1 – пациентки с кровотечением ≥1000 мл (n=38), группа 2 – пациентки без кровотечения (n=552). Формирование выборки носило последовательный характер и включало всех пациенток, соответствовавших критериям включения за указанный период наблюдения.

Критерии включения: беременность двойней, наблюдение и родоразрешение на базе ФГБУ «НМИЦ АГП им В.И. Кулакова» Минздрава России.

Критерии невключения: многоплодная беременность высшего порядка (тройни, четверни), отказ от проведения лечения, пациентки, имеющие в анамнезе тяжелые сопутствующие заболевания, онкологические, аутоиммунные заболевания; пациентки, перенесшие трансплантацию органов. В исследование не вошли пациентки с врастанием, предлежанием плаценты и с миомой матки больших размеров.

На втором этапе был проведен статистический анализ 88 категориальных и количественных переменных с целью выявления значимых предикторов послеродового кровотечения. В анализ включили основные показатели состояния здоровья пациенток, данные анамнеза и ключевые осложнения гестации.

Статистический анализ

Статистическая обработка данных проводилась с использованием методов описательной и аналитической статистики. Нормальность распределения количественных данных оценивали с помо...

Гладкова К.А., Сакало В.А., Кирьянова А.О.