Objective. To determine the clinical and metabolic changes in children born from mothers with gestational diabetes mellitus and to predict perinatal injury of the central nervous system (CNS), taking into account the level of maternal hyperglycemia.Material and methods. The period of early postnatal adaptation was analyzed in 258 full-term infants, who were divided into two groups, depending on the glucose level in the mother’s venous blood during pregnancy: Group 1: 5,1–5,6 mmol/L, Group 2: 5,7–7,0 mmol/L.Results. Based on clinical, functional and laboratory markers (electrolyte balance and carbohydrate metabolism in the blood of a newborn) there was established a correlation between the severity of maternal hyperglycemia and the severity of neonatal disorders. In Group II infants born from mothers with more severe hyperglycemia are more likely to have a respiratory distress syndrome and ischemic-hypoxic injury of the central nervous system in combination with excess birth weight which significantly complicates postnatal adaptation.Conclusion. The concentration of neuron-specific enolase of 4,9 ng/ml in the fetal amniotic fluid is an antenatal marker of perinatal damage to the central nervous system in a newborn.

Цель исследования: выявление наиболее значимых и менее вариабельных ультразвуковых маркеров диабетической фетопатии (ДФ) у плодов пациенток с гестационным сахарным диабетом (ГСД) и создание математической модели ее прогнозирования. Дизайн: ретроспективное сравнительное исследование. Материалы и методы. В исследование включены 118 пациенток, страдавших ГСД, с одноплодной доношенной беременностью, которые были разделены на две группы: I группа-39 беременных, у плодов которых обнаружены ультразвуковые критерии ДФ; II группа-79 беременных, у плодов которых указанные критерии не выявлены. Для создания математической модели прогнозирования ДФ прицельно изучались протоколы ультразвукового исследования плодов в доношенном сроке беременности с оценкой чувствительности и специфичности отдельных эхографических маркеров ДФ. Результаты. Ультразвуковые маркеры ДФ (макросомия, гепатомегалия, кардиомегалия/кардиопатия, отек и утолщение подкожно-жирового слоя, двухконтурность головки плода, многоводие) в различных сочетаниях выявлены у 33,1% пациенток с ГСД, однако постнатально диагноз ДФ подтвердился только у 12 (10,2%) новорожденных. Доказано, что диетотерапия при ГСД снижает шансы формирования ДФ (отношение шансов = 0,151; 95%-ный доверительный интервал (ДИ): 0,004-0,4; р = 0,02), тогда как при отсутствии коррекции гипергликемии шансы формирования макросомии плода увеличиваются в 3,86 раза (95%-ный ДИ: 1,07-13,97; р = 0,04), а ДФ-в 4,98 раза (95%-ный ДИ: 1,26-19,8; р = 0,03). Созданная регрессионная математическая модель, включающая шесть ультразвуковых маркеров ДФ, из которых наиболее значимым является асимметричная макросомия плода (45 баллов), обладает высокой чувствительностью (100%), специфичностью (93,7%) и прогностической ценностью отрицательного результата (96,9%). Заключение. Анализ прогностической способности регрессионной модели прогнозирования ДФ показал, что она достаточно эффективна как для предсказания ДФ (прогностическая ценность положительного результата-83,3%), так и для прогноза ее отсутствия. Величина общего процента верных классификаций составила 95,4%. Ключевые слова: ультразвуковая диагностика, гестационный сахарный диабет, диабетическая фетопатия, регрессионная математическая модель, прогнозирование.

Aim: to identify the risk factors for gestational diabetes mellitus (GDМ) and predictors of perinatal lesions of central nervous system (CNS) combined with GDМ and maternal obesity.Materials and Methods. А retrospective observational case-control non-combined study was conducted to determine GDМ risk factors and their effect on perinatal pathology in 250 women divided into 2 groups. The main group included 150 pregnant women diagnosed with GDМ, the control group – 100 pregnant women without carbohydrate metabolism disorders. An assessment of hereditary, obstetric and gynecological history, as well as somatic health was carried out. Patients from the main group were subdivided into smaller groups: 1А (n = 77) – mothers whose newborns postnatally exerted adverse perinatal outcomes associated with impacting maternal hyperglycemia, and 1В (n = 73) – mothers whose newborns were born healthy. CHAID method (Chi Squared Automatic Interaction Detection) was used to create an algorithm for predicting adverse perinatal outcomes in GDМ. Аt the second stage, a single-center prospective observational non-combined cohort study was conducted to assess an effect of maternal hyperglycemia on formation of perinatal CNS lesions. Pre-labor concentration of neuron-specific enolase (NSE) was measured in the amniotic fluid of full-term fetuses in the group of pregnant women with GDM (n = 33) and in the group of pregnant women lacking carbohydrate metabolism disorders (n = 42).Results. Obesity, late reproductive age, family history of type 2 diabetes mellitus, abortions, early reproductive losses, macrosomic delivery in history are the main risk factors for GDM development. An algorithm was developed that allowed to predict a risk of newborn perinatal pathology in mother with GDM with an overall percentage of correct predictions of 68.7 ± 3.8 %. Pre-labor concentration of NSE in the amniotic fluid of full-term fetuses was elevated by 1.68 times (p = 0.006) in women with combined GDM and obesity (5.56 [3.37–6.24] ng/ml) compared to pregnant women with normal weight lacking carbohydrate metabolism disorders (3.29 [1.49–4.89] ng/ml).Conclusion. Pregnant women with obesity and type 2 diabetes mellitus familial history were featured with most prominent potential of developing perinatal complications. Rise in amniotic fluid NSE level in patients with GDМ corroborates damage of fetal CNS during antenatal period. The maximum NSE level was found in women comorbid with GDM and obesity.

Aim. To develop a tool for the prediction of perinatal complications in pregnant women with gestational diabetes utilizing conventional and ultrasound markers of diabetic fetopathy.Materials and Methods. We analyzed 128 case histories of women who suffered from gestational diabetes. Among their newborns, 35 had clinical manifestations of maternal hyperglycemia (birth weight > 90th percentile, neonatal hyperglycemia, respiratory distress syndrome, and neonatal jaundice) while 74 were free of the indicated signs and symptoms.Results. Risk factors of maternal hyperglycemia manifestations in neonates included family history of diabetes mellitus type 2, obesity, and pre-eclampsia. Maternal hyperglycemia was significantly associated with the higher risk of adverse perinatal outcomes. A combination of ≥ 4 ultrasound оценке markers of a diabetic fetopathy permitted the diagnosis of the fetal macrosomia. Conclusion. Ultrasound markers of diabetic fetopathy have limited sensitivity in the prediction of perinatal complications after gestational diabetes.

Актуальность. Прогноз состояния природных ресурсов и изменений климата всегда актуален, так же как и поиск новых математических подходов. Анализ дендрохронологических и климатических временных рядов дает важную информацию для описания этих рядов, понимания, а также предсказания поведения рядов, характеризующих годичный прирост лесов, протекающих в них экологических процессов, а также климата в целом. Работы такого плана полезны и связаны с необходимостью сохранения заповедных лесных зон и развития лесной индустрии в целом. Цель: прогнозирование природных ресурсов и климата на основе выделения и использования многолетних трендов и тригонометрических составляющих известных характеристик: плотности годичных колец, изменений общего содержания озона в атмосфере, влияющего на уровень УФ-В радиации или УФ-В, и индекса аридности де Мортона, содержащего информацию о температуре и влажности лесных зон; представление исходных временных рядов в аддитивной форме в аналитическом виде. Объекты: временные ряды общего содержания озона в атмосфере, плотности годичных колец и индексов аридности де Мортона. Методы: анализ временных рядов (декомпозиция временного ряда, идентификация параметров модели, прогнозирование временного ряда), статистический анализ (F-критерий, - критерий Пирсона). Результаты. Произведен анализ дендрохронологических и климатических данных на предмет наличия тригонометрической компоненты. Это дало возможность получить сведения для прогноза температуры, осадков, ультрафиолет-B радиации, или УФ-В, и др. Получены аналитические выражения для тригонометрических составляющих максимальной плотности годичных колец, общего содержания озона, индекса аридности де Мортона. Совокупность тригонометрической составляющей и тренда позволяет получить достоверный прогноз и реконструкцию условий формирования годичных колец и плотности древесины. Прогнозные модели аппроксимации временных рядов тригонометрическим полиномом могут конкурировать с прогнозными моделями временных рядов спектрально-сингулярного разложения («Гусеница»).