Шкала Апгар применима и к матерям – публикации клиники «ТрастМед»

Здоровье ребенка и его матери неразрывно связаны на протяжении всей беременности и родов, однако до настоящего времени не были разработаны методы, оценивающие риск развития нарушений здоровья, критических для только что родившей женщины. Канадский врач Джоэл Рэй из больницы святого Михаила и внештатный сотрудник Института клинических исследований предложил использовать шкалу Апгар, применяемую для оценивания состояния малыша при рождении.

Джоэл Рэй изучал медицинские записи ICES о более чем 600 тыс. живорожденных младенцев, родившихся в Онтарио в период с 2006 по 2012 годы. Он пришел к выводу, что между оценкой младенца по шкале Апгар и переводом его матери в послеродовом периоде в отделение интенсивной терапии (ОИТ) существует тесная взаимосвязь.

Согласно результатам исследования, опубликованного в журнале JAMA Pediatrics, среди тех матерей, чьи дети имели нормальные показатели по шкале Апгар через пять минут после рождения, только 1,7 на 1 тыс. женщин были переведены в ОИТ. При оценках по шкале Апгар в среднем диапазоне, в ОИТ переводились 12,3 из 1 тыс. женщин. И, наконец, при низких показателях по шкале Апгар, количество матерей, переведенных в ОИТ, возрастало до 18,2.

Таким образом, доктор Рэй обнаружил, что у матерей, дети которых имели низкие показатели по шкале Апгар, риск перевода в ИТ повышен в 9 раз по сравнению с теми, чьи дети имели нормальные показатели. При этом учитывался возраст матери, количество предыдущих родов, экономический статус и наличие некоторых хронических заболеваний. У матерей, которым требовалась искусственная вентиляция легких, в 18 раз чаще рождался ребенок с низкими показателями по шкале Апгар.

«Наше исследование указывает на то, что оценка новорожденных по Апгар также может применяться и с целью оценки риска для здоровья матери, говорит доктор Рэй. Этот простой и повсеместно используемый метод позволит оказать своевременную помощь как детям, так и их матерям».

Шкала Апгар является универсальным методом анализа состояния ребенка через 1 и 5 минут с момента его рождения. Она разработана для быстрой оценки необходимости применения экстренной медицинской помощи. С помощью шкалы Апгар оценивается цвет кожи, частота сердечных сокращений, рефлексы, мышечный тонус и дыхание ребенка. Нормальные показатели находятся в диапазоне от 7, средний уровень между 4 и 6, а низкий от 0 до 3.

Лишь небольшой процент женщин после родов планово переводится в ОИТ (для наблюдения при наличии сопутствующих заболеваний например, при болезнях сердца). Большинство госпитализаций происходит при возникновении осложнений, таких как сильное кровотечение, высокое артериальное давление и т.д. Вот почему заблаговременная оценка риска является жизненно важной в плане прогноза здоровья женщин.

Шкала Апгар или самый первый тест новорожденного | Мамоведия

Как только родиться Ваш малыш, врач сразу же поставит ему специальную оценку. Кто-то из малышей получает 6, а кому — то ставят 9. Что же значат эти цифры?

В 1952 году американским врачом – анестезиологом Вирджинией Апгар была предложена специальная шкала для оценки состояния новорожденного сразу же после родов. Эта шкала получила название – шкала АПГАР. Первоначально ее применяли для того, чтобы отследить, какому из новорожденных малышей в роддоме нужно оказывать больше внимания.

Сегодня шкала Апгар – это первый тест новорожденного и способ быстрой и комплексной оценки состояния малыша после родов. Шкала включает в себя оценку состояния новорожденного по пяти параметрам, в том числе по частоте пульса, дыханию, цвету кожи, гримасам ребенка и его мышечном тонусе.

В роддоме врач внимательно осматривает и наблюдает ребенка. Каждому параметру присваивается оценка 0, 1 или 2.

0 ставится, когда параметр отсутствует,

1 – когда он слабо выражен

2 – это нормальное состояние.

Дальше эти 5 параметров суммируются, и ребенок получает итоговую оценку от 0 до 10.

Оценку новорожденному по шкале Апгар врач будет ставить дважды – через одну и через пять минут после родов. Первая оценка через одну минуту свидетельствует о том, как малыш перенес роды, а вторая через пять минут – о способности новорожденного приспосабливаться к новым условиям жизни.

Новорожденные, которые получили при рождении результат от 7 до 10 баллов, требуют обычного ухода, поскольку это прекрасная оценка.

Малыш, который набрал от 4 до 6 баллов, может потребовать некоторых реанимационных процедур.

При оценке меньше 4 – новорожденному проводят немедленную реанимацию.

Если оценка на пятой минуте меньше чем на первой – за новорожденным устанавливают тщательное наблюдение.

А вот о ребенке, который повысил свою оценку на пятой минуте по сравнению с первой до 7-9 баллов, можно не беспокоиться.

Оценку 10 по шкале Апгар ставят малышу очень редко.

Родителям желательно запомнить, какую оценку по шкале Апгар получил новорожденный. Но это оценка очень субъективная и примерная, и ни в коем случае не свидетельствует о том, что малыш, который при рождении получил оценку 10, будет развиваться быстрее и иметь лучшее здоровье, по сравнению с малышом, которому поставили оценку 7.

Оценка по шкале Апгар: что это такое

Когда маму с малышом выписывают из роддома, родителям выдают карту новорожденного, где вместе с весом и ростом указывается оценка по шкале Апгар. Узнайте, что значат эти цифры.

instagram.com/p/BNVigmNAvJ

Что такое шкала Апгар?
 
Это система быстрой оценки состояния новорожденного для выяснения необходимости экстренной медицинской помощи. Шкала была предложена американским врачом-анестезиологом Вирджинией Апгар в 1952 г.

Читайте также: Почему у ребенка нет аппетита: 10 возможных причин

Для более удобного запоминания показателей Вирджиния Апгар разработала систему, где каждая буква фамилии APGAR определяла:

• A (appearance) – цвет кожи;
• Р (puls) – пульс;
• G (grimace) – гримасы;
• A (activity) – активность движения, тонус мышц
• R (respiration) – дыхательные движения, рефлекторная возбудимость.

Предполагается суммарный анализ пяти критериев: окраска кожного покрова, частота сердцебиений, рефлекторная возбудимость (гримаса, кашель), мышечный тонус (двигательные движения), характер дыхания, – каждый из которых оценивается целыми числами в баллах от 0 до 2. Таким образом, общий результат оценки может находиться в диапазоне от 0 до 10.
 
Каким образом подсчитывают баллы?
 
Баллы по шкале Апгар дают количественную оценку и обобщают реакцию новорожденного младенца на внематочную среду и реанимацию (восстановление резко нарушенных или утраченных жизненно важных функций организма – мероприятия, направленные на восстановление сердечных сокращений и дыхания). Каждому из пяти признаков присваивается значение 0, или 1, или 2. Затем пять значений суммируются, и результат является оценкой по шкале Апгар.

 
На первой и пятой минуте после рождения определяются баллы по шкале Апгар . Если сумма на пятой минуте меньше 7, дополнительные измерения должны проводиться каждые пять минут в течение последующих 20 минут.

Читайте также: Введение прикорма: главные ошибки мам

Какая норма?
 
В большинстве случаев у новорожденных состояние через одну минуту после рождения по шкале Апгар оценивается в 7-8 баллов, а через пять минут оценка здорового малыша достигает 8-10 баллов. Только у 15% новорожденных общее состояние в первую минуту жизни оценивается в 10 баллов.

Состояние деток, которые набирают от 7 до 10 баллов, считается хорошим, им требуется лишь обычный уход.

Оценка по шкале Апгар при рождении в 0-3 балла (пульс менее 100 уд./мин., замедляющийся, отсутствие дыхания или его изменения, кожа бледная, мышечная атония) соответствует тяжелой асфиксии (отсутствию кислорода). Оценка через одну минуту после рождения в 4-6 баллов (неустановившееся дыхание, частота сердцебиений 100 уд./мин. и более, сниженный мышечный тонус, слабый ответ на раздражение) соответствует средней степени асфиксии. Такому ребенку могут потребоваться некоторые реанимационные процедуры. Оценка через пять минут после рождения 6 баллов и ниже является показанием для интенсивной терапии или продолжения реанимационных мероприятий.

Читайте также: Витамины для детей: какие продукты нужно кушать

Надеяться на благоприятный прогноз при низкой оценке по шкале Апгар позволяет положительная динамика состояния малыша, то есть если к пятой минуте ребенок уверенно прибавляет себе 1-2 балла. У малышей, имеющих низкую оценку, повышена вероятность того, что в дальнейшем им понадобится наблюдение, а возможно – и лечение у невролога. 
 
Низкая оценка по шкале Апгар обычно связана с тем, что ребенок испытывает дефицит кислорода, то есть находится в состоянии гипоксии, причем это может быть как состояние хронической гипоксии, сформировавшееся еще во время беременности, так и состояние острой гипоксии – кислородное голодание, возникшее во время родов. Причинами хронической гипоксии, как правило, является различная патология беременности и, возможно, пороки развития, а причинами острой гипоксии – различные осложнения родов. У недоношенных малышей оценка по шкале Апгар, как правило, ниже, чем у доношенных.

Роль интранатального прироста факторов риска в прогнозировании исхода родов

Проведенное исследование раскрывает значение балльного скрининга перинатального риск» необходимость переоценки факторов риска в интранатальном периоде. Выявлена взаимосвязь между интранатальным приростом и исходом родов как для матери, так и для плода.

Разработан алгоритм введения родов для женшин с высоким перинатальным риском., на основании расчета и учёта интранатального прироста. Учет интранатального прироста позволит практическим врачам своевременно изменять тактику веления родов, что снизит не только уровень перинатальной заболеваемости, но и смертность новорожденных.

Актуальность и цель исследования. Осложнения беременности и родов теснейшим образом связаны с уровнем и структурой перинатальных потерь, которые, в свою очередь, сопряжены с отклонениями в течении беременности и родов. На жизнеспособность новорожденных детей отрицательное влияние оказывают гипоксия, асфиксия, врожденные пороки развития, респираторные нарушения, внутриутробная инфекция (88%). Гипоксия и асфиксия занимают первое место в структуре перинатальной смертности на протяжении ряда лет и обусловливают до 40% всех случаев смерти, второе и третье места занимают врожденные пороки развития и респираторные нарушения. Одними из основных причин перинатальных потерь, связанных с заболеваниями матери, осложнениями беременности и родов, являются сексуально-трансмиссионные заболевания, гестозы, патология плаценты, анемия беременных, нарушения кровообращения в пуповине, поэтому необходимо совершенствовать методы ранней диагностики страдания плода. Другая, не менее важная, проблема, Интенсивное наблюдение за состоянием плода в родах с определением и пересмотром тактики родоразрешения позволит решить вопрос о возможности или невозможности естественных родов или показаний к кесареву сечению.

Цель исследования — оценить роль интранатального прироста риска в прогнозировании исхода родов и своевременного пересмотра тактики родоразрешения.

Материалы и методы исследования. В соответствии с задачами исследования для оценки перинатальных факторов риска была использована таблица балльной оценки пренатальных факторов риска, опубликованная в приложении № 1 к приказу Министерства здравоохранения СССР № 430 от 22 апреля 1981 года, разработанная Фроловой О.Г. и Николаевой Е.И., модифицированная на кафедре акушерства и гинекологии с курсом перинатологии РУДН (2005).

Основным принципом формирования исследуемых групп явилась набранная общая сумма баллов. Нас интересовали женщины со средним (15-24 балла) и высоким (25 и более баллов) перинатальным риском. Таким образом, из 215 женщин были отобраны 142 и разбиты на 2 группы в зависимости от общей суммы баллов. Соответственно первую группу составила 81 женщина со средней степенью перинатального риска, а вторая группа состояла из 61 женщины с высоким риском.

Всем обследованным женщинам проводилось также допплерометрическое исследование после 24 недель беременности. При необходимости проводилась повторная допплерография. Определяли скорость кровотока в артерии пуповины, средней мозговой артерии и аорте плода, а также в маточных артериях.

Для проведения кардиотокографии (КТГ) в отделении дородовой патологии и интранатально мы использовали автоматизированный антенатальный монитор (ААМ-04), созданный фирмой «Уникос» (Россия). КТГ проводилась всем обследованным беременным в период поступления в отделение дородовой подготовки и перед переводом в родильный блок, а роды велись под постоянным мониторным наблюдением. Значение показателя состояния плода от 0,0 до 1,0 свидетельствовало о здоровом плоде; от 1,1 до 2,0 — о начальных нарушениях его состояния, от 2,1 до 3,0 — о выраженном внутриутробном страдании и от 3,1 до 4,0 — о резко выраженном нарушении состояния плода.

Для создания базы данных и математической обработки статистического материала в качестве основного программного обеспечения выбран пакет модулей для статистической обработки данных STATISTICA® for Windows, Release 7.0.61.0, компании StatSoft® Inc., США (1984-2004).

Результаты исследования. В связи с поставленной целью в дальнейшем мы изучили влияние изменения суммы баллов перинатального риска, его прироста в течение родового процесса у обследованных нами женщин.

Анализ показаний к программированным родам в обследованных группах показал, что чаще всего (70%) программированные роды у обследованных женщин проводились по совокупности относительных показаний. Большой удельный вес в обеих группах обследованных женщин занимал рецидивирующий и резистентный к терапии гестоз, который послужил показанием к программированным родам у каждой восьмой беременной. Фетоплацентарная недостаточность, проявляющаяся задержкой развития плода, как показание к программированным родам диагностировано в 4,5 раза чаще у беременных высокого риска.

Учитывая, что течение и исход родов в немалой степени зависят от готовности организма беременной к родам, состояния шейки матки, нами» проводилась оценка «зрелости» шейки матки. У большинства женщин обеих групп шейка матки была готова к родам. Для женщин из группы высокого риска в 1,5 раза чаще приходилось использовать «золотой стандарт» подготовки шейки матки к родам — простагландиновый гель.

Программированные роды начинались с амниотомии. Спонтанная родовая деятельность развилась у 83% и 74% женщин соответственно группам, по паритету в обеих группах — у 79% первородящих и 98,5% повторнородящих обследованных женщин. В других случаях использовалось медикаментозное родовозбужление. Роды естественным путем завершились у 88,9% женщин со средней степенью перинатального риска и у 96,2% — высокого риска.

Осложнения в родах наблюдались у каждой третьей роженицы обеих групп. По паритету — у 60% первородящих и 40% повторнородящих женщин.

Первичная слабость родовой деятельности в 3 раза чаще наблюдалась в группе среднего риска, а вторичная слабость характерна для женщин из группы высокого риска за счет преобладания повторнородящих.

Особое внимание привлекают такие осложнения родов, как плотное прикрепление плаценты и ее дефект, характерные для женщин из группы высокого риска. Несомненно, это связано с нарушениями формирования хориона на ранних стадиях развития беременности как следствие влияния предгравидарных факторов (экстрагенитальные заболевания, в частности анемия, воспалительные заболевания гениталий).

Важный аспект настоящего исследования — анализ данных, которые были от женщин родоразрешенных путем операции кесарева сечения. Оперативно роды завершены у 11,1% обследованных женщин со средней степенью перинатального риска и 3,2% исследованных высокого риска, причем все они были первородящими. Основными показаниями к экстренному абдоминальному родоразрешению были слабость родовой деятельности и гипоксия плода.

Исход родов показал, что у женщин обследуемых групп оценку по шкале Апгар на 8 — 10 баллов получили большинство новорожденных — 72 (88,9%) из группы со средней степенью перинатального риска и 57 (93,4%) из группы высокого риска. Однако отмечено, что среди детей, родившихся в асфиксии различной степени тяжести, в 1,5 раза чаще были новорожденные от матерей из группы со средней степенью перинатального риска. Также в этой группе обследованных женщин в 1,2 раза чаще дети рождались в состоянии асфиксии тяжелой степени (0-3 балла — 11,2%, 9,4% соответственно группам по шкале Апгар).

Исход родов у женщин с высоким перинатальным риском был более благоприятным для новорожденных, так как заблаговременно проводилась оценка возможных интранатальных осложнений, и роды были оптимизированы в пользу кесарева сечения в плановом порядке.

По результатам нашего исследования хроническая плацентарная недостаточность в антенатальном периоде была диагностирована у каждой четвертой (27,1%) обследованной женщины из группы со средней степенью риска и у каждой второй (45,9%) роженицы высокого риска независимо от паритета. Практически у всех этих женщин во время амниотомии изливались окрашенные меконием околоплодные воды. Однако лишь 18,4% детей, перенесших ФПН, родились в состоянии асфиксии. Острая гипоксия плода на фоне имеющейся хронической гипоксии была в 1,4% случаев.

С целью профилактики острой гипоксии плода у обследованных женщин с изменением цвета околоплодных вод (18,5% в группе со средней степенью перинатального риска, 8,2% в группе высокого риска) в интранатальном периоде проводилась амниоинфузия. В тех случаях, когда проводилась амниоинфузия после амниотомии, исход родов для новорожденных был более благоприятным. Состояние детей при рождении оценивалось по шкале Апгар на 8 — 10 баллов в 97,3%, 5-7 баллов 2,7%. «Тяжелых» детей — не было. Учитывая полученные результаты — мы предлагаем производить расчет интранатального прироста с учетом осложнений родов (гипоксия плода, мекониальные околоплодные воды, слабость родовых сил, маловодие, многоводие, крупный плод).

Подсчет суммы баллов интранатальных факторов риска проводился согласно модифицированной шкале О.Г.Фроловой, Е.И.Николаевой. Однако в данной шкале нет такого важного фактора, как слабость родовой деятельности, которая встречалась довольно часто у женщин со средней и высокой степенью перинатального риска (14,8% и 8,2% соответственно группам) и являлась одной из основных причин в генезе развития асфиксии новорожденных. Мы предлагаем учитывать слабость родовой деятельности как один из факторов интранатального прироста и оценивать его в 10 баллов (вычислено нами эмпирическим путем). Не менее важными прогностическими моментами в исходе родов для плода являются изменение цвета околоплодных вод — 8 баллов и диагностированная гипоксия плода — 4 балла (по модифицированной шкале).

Таким образом, по результатам нашего исследования установлено, что основными интранатальными факторами, воздействующими в процессе родов и усугубляющими состояние новорожденных, иылн гипоксия плода, изменение цвета околоплодных вод, стойкая слабость родовой деятельности.

Интранатальный прирост — это изменение степени риска неблагоприятного исхода, что связано с возникшими осложнениями во время родов.

В процессе родов интранатальный прирост приводит к переходу женщин из группы со средней степенью перинатального риска (26,8%) в группу высокого риска, более неблагоприятную в плане прогнозирования исхода родов как для матери, так и для плода. Это, вызвано субъективным отношением врачей к этой категории женщин (недооценка), а также, самое главное, — необходимостью интранатальной переоценки. В группе изначально среднего риска в родах гипоксия плода, мекониальное окрашивание околоплодных вод, слабость родовой деятельности диагностирована в 2 раза чаще, чем в группе высокого риска. Несмотря на то, что в группе высокого риска почти каждый шестой ребенок родился с дефицитом массы тела, в группе среднего риска в 1,5 раза больше родилось детей в состоянии асфиксии.

Возникшие осложнения в родах — интранатальный прирост, несомненно, требуют изменения тактики ведения родов. Неоднозначность оценки перинатальных факторов риска и актуальность интранатальной переоценки подтверждается частотой кесаревых сечений в исследованных группах. В группе среднего риска она была почти в 4 раза выше. Кроме того, это подтверждается таюке результатами интранатальной оценки состояния плода. По данным КТГ, нарушение сердечной деятельности плода у рожениц с исходным средним перинатальным риском встречалось достоверно чаще (в 1,5 раза), чем в группе высокого риска. Несомненно, именно у этих женщин, несмотря на изначально среднюю степень риска, тактика ведения родов должна была быть пересмотрена.

Обращает на себя внимание низкая эффективность лечения слабости родовой деятельности — только у 25% женщин из группы среднего риска лечение оказалось эффективно. У женщин высокого риска эффективность составила 60%. Для клинического использования важно не столько абсолютное значение прироста (баллы), а его доля в пренатальной сумме баллов риска, выраженная в процентах, т.е. интенсивность прироста баллов в течение родов. Таким образом, интранатальный прирост — это отношение суммы интранатальных факторов риска в баллах к сумме антенатальных факторов, выраженная в процентах. Пример расчета интранатального прироста (ИП): на момент начала родов женщина со средней степенью перинатального риска имеет 18 баллов (!00%), сумма баллов, набранных интранатально — 8:

ИП =	8х100	= 44,5%.
	18

Как показало исследование, интранатальный прирост суммы баллов риска является одним из основных прогностических критериев исхода родов. Зависимость прямая — чем выше прирост, тем хуже исход. Для определения пороговых значений относительного интранатального прироста (момент принятия решения) мы воспользовались математическими методами. У женщин среднего риска, родивших детей в состоянии асфиксии, среднее значение интранатального прироста составило 66,8% от исходного, а в группе высокого риска — 38,8%. Гак, по нашему мнению, пороговые значения интранатального прироста в процентах от исходного должны быть следующими: в группе среднего риска — 60% от исходного, а в группе высокого риска — 30%. Важно отметить, что, несмотря на двукратное различие значений относительного интранатального прироста в группах, в абсолютных цифрах, выраженных в баллах, этот прирост сопоставим.

Результаты нашей работы показали, что на перинатальную заболеваемость влияет, прежде всего, рациональная тактика ведения родов с учетом интанатального прироста. В ходе исследования мы обнаружили прямо пропорциональную зависимость состояния новорожденных и интранатального прироста, которая позволила разработать алгоритм ведения родов для женщин с высокой степенью перинатального риска.

Алгоритм включает в себя постоянный мониторинг интранатального прироста в абсолютных и относительных значениях. Пороговыми значениями для изменения тактики ведения родов, как отмечено выше, являются: в группе среднего риска — 60% от исходного, в группе высокого риска — 30%. Ведение родов согласно разработанному алгоритму позволит практическим врачам своевременно изменять тактику ведения родов, что снизит не только уровень перинатальной заболеваемости, но и смертность новорожденных.

Обсуждение. Исход родов высоко коррелирует с первоначальной суммой баллов перинатального риска и её интранатальным приростом. Практическое значение для ведения родов и прогнозирования их исходов имеет определение не только абсолютного, но и относительного значения интранатального прироста. Пороговыми значениями относительного интранатального прироста для изменения тактики ведения родов являются: в группе изначально среднего риска — на 60% от имеющейся суммы баллов риска в антенатальном периоде, в группе высокого риска — на 30%.

М.А. МАМЕДОВА, М.А. САРМОСЯН, И.М. ОРДИЯНЦ, И.Н. КОСТИН, Л.Ь. ЗАЯКИНА, Н.М. СТАРЦЕВА, Н.П. ЕРМОЛОВА

оценка здоровья новорожденного ребенка – ROCROS

---

Мама для будущей мамы: кто такая доула

Вы наверняка уже слышали это необычное слово — «доула». В переводе с древнегреческого оно означает «служанка, рабыня». В современном мире доулами называют женщин, которые оказывают физическую, психологическую и информационную помощь будущим мамам. Иногда пишут, что поддержка доулы нужна только во время родов, но это не так. Беременные тоже нуждаются в том, чтобы их успокоили и ответили на важные вопросы о предстоящем процессе родов. Да и после того, как малыш появится на свет, новоиспеченной маме бывает необходима моральная поддержка. Есть доулы, которые помогут вам на всех трех этапах. А есть те, кто специализируется только на поддержке во время родов — либо на помощи только в послеродовой период. Об этом лучше расспросить заранее. Главное, что вам нужно знать о доуле: это не врач. Она не дает медицинских советов, не назначает лекарств и не спорит с персоналом роддома. Доула юридически не отвечает за то, как проходит процесс родов, и поэтому вообще не вмешивается в него. У абсолютного большинства доул нет медицинского образования. Для них важно обладать эмпатией, уметь успокоить и найти нужные слова в нужный момент. Часто доулами становятся женщины с дипломом психолога либо уже состоявшиеся мамы, которые сами не раз проходили через процесс родов.

Зачем же нужна доула, если она не разбирается в медицине?

Во-первых, в поддержке доулы нуждаются не все. Чтобы понять, подойдет ли ее сопровождение именно вам, достаточно прислушаться к себе и к своим эмоциям. К примеру, если вы ждете первого ребенка и очень нервничаете, то помощь доулы может быть как нельзя кстати. Во-вторых, у доулы есть одно выгодное отличие от сотрудников роддома: она занимается только вами. Врачи на месте не сидят — у них много дел, а вот доула будет находиться рядом постоянно. Если нужно — подержит вас за руку, успокоит, даст воды, сделает расслабляющий массаж, зажжет ароматические свечи и т.д. Во время самих родов врач сосредоточен на процессе появления ребенка на свет, а все внимание доулы посвящено вам и только вам. Если у вас партнерские роды, то помощь доулы тоже может пригодиться. В конце концов, для вашего мужа процесс родов — это нечто новое и, возможно, вызывающее стресс. Доула может успокоить вашего супруга и дать ему передохнуть, если переживания окажутся слишком сильными.  

Как именно вас может поддержать доула:

• Перед родами: рассказывает о том, как будут проходить роды и как можно облегчить каждый этап, может помочь с выбором роддома.
• Во время родов: делает обезболивающий массаж, следит за тем, чтобы вы правильно дышали, оказывает психологическую поддержку.
• После родов: помогает адаптироваться к жизни с малышом. Имейте в виду, что «послеродовая» доула — это не няня и не медсестра. Она предоставляет информацию о том, как ухаживать за новорожденным, а также помогает вам восстановить внутренние ресурсы.

Где искать доулу

Можно ли сказать, что доула — это профессия? Непростой вопрос. В некоторых странах эта профессия официально признана (в России нет). Однако в университетах такому не учат. Для того, чтобы стать доулой, достаточно окончить специальные курсы, которые длятся всего несколько месяцев. В США и Европе есть ряд организаций, которые проводят обучение и сертификацию доул. Самые известные из них — DONA International (12 000 доул из 50 стран мира), CAPPA (Childbirth and Postpartum Professional Association), EDN (European Doula Network). В России несколько лет назад появилась Ассоциация профессиональных доул, обучение в которой проводится согласно этическому кодексу доул. Для того, чтобы получить сертификат доулы, нужно:

• Пройти один или несколько тренингов (от 3 до 10 дней) — там доулы получают теоретическую информацию и отрабатывают профессиональные «приемы» друг на друге
• Проитать список литературы (как минимум, 10-15 книг)
• Посетить роды в качестве стажера (от 3 до 7 раз)
• Подготовить отчеты по каждым родам.

После сертификации доула становится официальным членом организации. Ее контакты появляются на сайте. Затем раз в несколько лет доула подтверждает свою квалификацию: проходит новое обучение и составляет отчеты о работе.

Как выбрать доулу

В нашей стране доулы — достаточно новое «явление». Лучше всего попросить рекомендаций у знакомых, которые воспользовались услугами помощницы в родах, или врача, которому вы доверяете. Не останавливайтесь на одном варианте — встретьтесь с несколькими кандидатками. Убедитесь, что у них есть соответствующий сертификат. Очень важен и личный контакт: доула будет вашей поддержкой во время одного из главных событий в жизни, поэтому вам должно быть с ней комфортно. Задайте кандидаткам вопросы об их опыте, включая дополнительное образование или любую специальную подготовку (например, курсы массажа для беременных). Узнайте об их готовности поддержать вас до и после родов. Предлагаем примерный список вопросов:

• Почему вы решили стать доулой?
• Какие у вас есть сертификаты?
• На скольких родах вы присутствовали?
• Как мне связаться с вами, когда начнутся роды? Вы всегда на связи? Когда и где вы присоединитесь ко мне?
• Если ли какой-то резервный вариант на случай, если вы будете недоступны, когда придет время рожать?
• Какую именно помощь вы предлагаете во время родов?
• Как долго вы останетесь со мной после родов?
• Что, если мне понадобится кесарево сечение?
• Предоставляете ли вы послеродовые услуги?
• Есть ли у вас опыт помощи кормящим мамам?

Помните, что задача доулы — сделать так, чтобы вы запомнили день родов не как суровое испытание, а как один из самых счастливых дней в вашей жизни.

---

5 мифов об эпидуральной анестезии

1. Эпидуральная и спинальная анестезии — это одно и то же

На самом деле: при эпидуральной анестезии препарат вводится в эпидуральное пространство позвоночника, при этом эффект обезболивания наступает через 10-15 минут. Спинальная анестезия — это введение препарата непосредственно в спинномозговое пространство с наступлением эффекта через 5 минут.

2. Иглы для проведения анестезии очень большие, а инъекции болезненны

На самом деле: игла для эпидуральной анестезии остается в эпидуральном пространстве всего лишь на минуту, пока не будет установлен тонкий катетер (толщиной в стержень механических карандашей). Игла для спинальной анестезии намного меньше. При этом предварительно место укола обычно обезболивается местным анестетиком, таким образом, вы почувствуете лишь покалывание от иглы (около 10 секунд), далее будет только ощущение давления при проведении непосредственно эпидуральной или спинальной анестезии.

3. Использование лекарственных препаратов не влияет на ребенка

На самом деле: любой препарат, который используется в качестве обезболивающего, доходит до ребенка. Здесь важно количество вводимых препаратов, поступающих в кровоток. При эпидуральной анестезии их очень мало, а при спинальной анестезии еще меньше.

4. При эпидуральной анестезии высокий риск серьезных побочных эффектов

На самом деле: «эпидуралка» безопасна для большинства будущих мам. Наиболее распространенный побочный эффект — гипотензия (понижение артериального давления), которая наступает вследствие больших доз введенного препарата. Это состояние поддается коррекции и не имеет никаких последствий для мамы и ребенка.

Другой распространенный и также поддающийся лечению побочный эффект — это тошнота, которая встречается в 20-30 процентах родов с эпидуральной анестезией. А также зуд, который наблюдается в 30-50 процентах случаев.

Редко, но может повышаться температура тела. Это обычно бывает, если катетер в эпидуральном пространстве остается на длительное время: до 6 часов и более. Чаще всего это встречается при первых родах, которые длятся дольше.

Менее распространенный побочный эффект — головная боль, она может возникнуть после анестезии при принятии вертикального положения тела.

5. «Эпидуралка» часто не работает

На самом деле: менее пяти процентов будущих мам все-таки продолжают испытывать боль после эпидуральной анестезии. Причиной этому может быть положение плода или недостаточная дозировка введенного обезболивающего препарата. Иногда бывает, что обезболивание происходит только на одной части тела из-за диспозиции катетера, его смещения, если вы долго находились в одном и том же положении.

Шкала Апгар — mama.ru

Через минуту после рождения состояние ребенка оценивается по пяти параметрам, входящим в шкалу Апгар: пульс, дыхание, мышечный тонус, рефлекторная возбудимость и цвет кожи. Через пять минут проводится повторная оценка. По шкале Апгар начисляются баллы от 0 до 10: результат от 7 до 10 баллов считается хорошим, от 4 до 6 — удовлетворительным. Новорожденный, набравший менее 4 баллов, находится в угрожающем состоянии и нуждается в экстренной помощи.

Зачем нужна оценка по шкале Апгар?

Шкала Апгар нужна, чтобы определить состояние ребенка сразу после родов и, при необходимости, оказать экстренную помощь. Низкая оценка часто связана с гипоксическим состоянием ребенка (хроническим, развившимся во время беременности, или острым, появившимся в процессе родов). У недоношенных детей, как правило, оценка по Апгар ниже, чем у доношенных.

В чем разница между первой и второй оценками по шкале Апгар?

Состояние ребенка оценивается на первой и пятой минутах его жизни для того, чтобы выявить динамику изменений, особенно, если при первом осмотре оценка была невысокой: если при втором осмотре ребенок получает оценку на два или более баллов выше предыдущей, это говорит о положительной динамике. В случаях нулевой или отрицательной динамики принимаются меры по реанимации новорожденного.

Отстают ли в развитии дети, получившие при рождении низкий балл по шкале Апгар?

Современные исследования показали, что большинство детей, родившихся с низким баллом по шкале Апгар, развиваются в соответствии с возрастными нормами и не имеют значительных проблем со здоровьем. Тем не менее, им обычно рекомендуется наблюдение детского невролога.

Поделиться

Твитнуть

Класс

Поделиться

Влияние использования партографии на исходы у женщин при спонтанных срочных родах

В чем суть проблемы?

Улучшает ли использование партографа во время спонтанных срочных родов исходы в отношении здоровья у женщин и младенцев?
Влияют ли различные схемы партографии на исходы со стороны здоровья женщин и младенцев?

Почему это важно?

Партография обычно представляет собой предварительно напечатанный бланк, цель которого — дать наглядное представление о ходе родов и предупредить медицинских работников о любых проблемах с матерью или ребенком. Неясно, следует ли использовать партограф, и если да, то какой дизайн партографа лучше подходит для женщин и младенцев.

Какие доказательства мы обнаружили?

В августе 2017 года мы провели поиск доказательств, и включили в обзор 11 исследований с участием 9475 женщин. В трех исследованиях рассматривали использование партографа по сравнению с отсутствием использования партографа, в семи исследованиях рассматривали различные дизайны (протоколы) партографии, а в одном исследовании — использование партографа в сравнении с новой шкалой родов.

Партография по сравнению с ее отсутствием (3 исследования, 1703 женщины)

Неясно, влияет ли использование партографа на число женщин, нуждающихся в кесаревом сечении, или на число новорожденных с низкой оценкой по шкале Апгар (число баллов, которое измеряет/оценивает физическое состояние новорожденного, низкий показатель указывает на плохое состояние), поскольку качество доказательств очень низкое. Использование партографа может мало или совсем не влиять на продолжительность родов (доказательства низкого качества) или на число женщин, получающих окситоцин для ускорения родов (доказательства среднего качества).

Партография с различными дизайнами (протоколами) родов (4 исследования, 5051 женщина)

По сравнению с четырехчасовым протоколом родов, женщины из группы двухчасового протокола родов с большей вероятностью получали окситоцин для ускорения родов. Между женщинами в группах двух- и четырехчасового протоколов родов не было отчетливых различий в необходимости кесарева сечения, в продолжительности первого этапа родов, в опыте матери при родах или низких оценках по шкале Апгар.

Если сравнить двухчасовой протокол родов с трехчасовым, то меньше женщин сообщили об отрицательном опыте родов в группе двухчасового протокола. При сравнении трех- и четырехчасового протоколов, частота кесарева сечения была выше в группе трехчасового протокола. Не было выявлено отчетливых различий по каким-либо другим измеряемым исходам при сравнении двух-, трёх- или четырёхчасового протоколов.

Партографы только с предупреждающей строкой (линией оповещения) по сравнению с партографами с предупреждающей строкой и строкой действий (1 испытание, 694 женщины)

Частота кесарева сечения была ниже в группе с партографами с только предупреждающей строкой. Не было отчетливых различий между группами по показателям увеличения введения окситоцина, низкой оценки по Апгар, инструментальных вагинальных родов и перинатальной смертности.

Партография с латентной фазой по сравнению с партографом без латентной фазы (1 испытание, 743 женщины)

При сравнении партографии с латентной фазой (в том числе на ранних стадиях родов) и без латентной фазы, в группе партографии с латентной фазой частота кесарева сечения и увеличения дозы окситоцина были выше. Не было отчетливых различий между группами по показателям увеличения дозы окситоцина, и оценки по Апгар ниже 7 баллов на 5-й минуте.

Партография с двухчасовым протоколом по сравнению с партографией со ступенчатым протоколом дистоции (затруднённых родов, 1 испытание, 99 женщин)

При сравнении партографии с двухчасовым протоколом со ступенчатым протоколом дистоции, в группе дистоции меньше женщин получили увеличенные дозы окситоцина. Мы не наблюдали отчетливых различий по каким-либо другим первичным исходам в этом сравнении.

Партография в сравнении со шкалой родов (1 испытание, 122 женщины)

Шкала родов по сравнению с партографией привела к меньшему числу женщин, получивших увеличение дозы окситоцина, но не привела к каким-либо отчетливым различиям по другим первичным исходам.

Что это значит?

Основываясь на результатах этого обзора, у нас нет определённости в отношении влияния рутинного использования партографии в рамках стандартной помощи при родах или в отношении различных дизайнов (протоколов) партографов. Для определения эффективности использования партографии как таковой и оптимального дизайна (протокола) необходимы дополнительные доказательства из клинических испытаний.

Что такое оценка по шкале Апгар? (и почему это важно)

Оценка по шкале Апгар — это стандартная оценка неонатального здоровья, которая обычно дается младенцам через одну и три минуты после рождения. Оценка основана на различных компонентах оценки, которые предназначены для измерения общего состояния здоровья новорожденного.

Какова цель получения оценки по шкале Апгар?

Основная цель шкалы Апгар — помочь врачам определить, требуется ли младенцу медицинское вмешательство или помощь.На этой странице описывается оценочный тест по шкале Апгар и его система оценок, чтобы помочь вам лучше понять, как определяется оценка по шкале Апгар и что она на самом деле означает.

Что такое оценка по шкале Апгар?

Шкала Апгар — это тип широко используемого неонатального оценочного теста, который назначается новорожденным вскоре после рождения. Этот тест определяет, насколько здоровен ребенок, на основе множества факторов, включая внешний вид ребенка, частоту сердечных сокращений, рефлексы и другие критерии. Цель теста — помочь предотвратить младенческую смертность и определить, требуется ли немедленная медицинская помощь.

Когда проводится тест Апгар?

Опять же, тест обычно проводится через два отдельных интервала времени после рождения. Первый тест Апгар проводится через 1 минуту после рождения. Результаты этого теста известны как 1-минутная оценка по шкале Апгар. Второй тест проводится через 5 минут после рождения и известен как 5-минутная оценка по шкале Апгар. Таким образом, вы обычно получаете 5-минутную оценку по шкале Апгар и минутную оценку. Если есть опасения по поводу здоровья ребенка и низкий балл по шкале Апгар, тест можно проводить несколько раз.В редких или критических случаях тест можно повторить в течение 10 минут после рождения. Это больше можно увидеть с преждевременными родами, младенцем, нуждающимся в реанимации, и другими детьми с повышенным риском неонатальной смертности.

Когда врачи начали тестирование по шкале Апгар?

Оценка по шкале Апгар восходит к 1952 году, когда она была впервые разработана анестезиологом Вирджинией Апгар, которая занималась изучением и количественной оценкой воздействия акушерской анестезии на новорожденных. Сегодня тест Апгар и балльная система по шкале Апгар повсеместно признаны стандартными методами неонатальной оценки.Проведение 1-минутных и 5-минутных тестов по шкале Апгар является стандартной процедурой в родильных домах США.

Что означает «Апгар»?

Апгар — это аббревиатура, обозначающая:

• Внешний вид
• Пульс
• Реакция гримасы
• Активность
• Дыхание

В каждой категории новорожденный оценивается от 0 до 2, где 2 — наивысший балл. . После ранжирования сумма каждого критерия складывается, чтобы определить общий балл от 1 до 10.Для ребенка оценка ниже 10 — это нормально, и это не означает автоматически, что у вашего ребенка возникнут осложнения.

Внешний вид

Врач осмотрит внешний вид ребенка, обращая внимание на цвет кожи рук и ног.

• Оценка 0 : тело новорожденного полностью бледного или синего цвета, ни одна область не стала розовой
• Оценка 1 : тело новорожденного стало розовым, но руки и ноги остались синими
• Оценка 2 : все тело покраснело в розовый цвет, ни одна область не осталась обесцвеченной или синей

Пульс

Врач с помощью стетоскопа измерит частоту сердечных сокращений новорожденного.Обычно это считается самой важной частью шкалы Апгар.

• Оценка 0 : у новорожденного нет пульса, и сердце не бьется активно, требуется немедленная и неотложная помощь для генерации пульса
• Оценка 1 : у новорожденного стабильный пульс, но биение менее 100 ударов в минуту
• Оценка 2 : пульс новорожденного стабильный и поддерживает более 100 ударов в минуту

Гримаса

Гримасная часть шкалы Апгар также известна как рефлекторная раздражительность, которая измеряет реакцию ребенка на стимуляцию.В этой части теста врач может слегка ущипнуть новорожденного.

• Оценка 0 : отсутствие реакции на физическую стимуляцию, рефлексы считаются вялыми и слабыми
• Оценка 1 : новорожденный реагирует на физическую стимуляцию, но только когда эта стимуляция является агрессивной или сильной
• Оценка 2 : у новорожденного нормальные рефлексы на физическую стимуляцию, и ребенок может реагировать кашлем, чиханием или плачем.

Активность

Оценка активности измеряет мышечный тонус новорожденного и физическую активность ребенка.Врач вытягивает руки и ноги и смотрит, как новорожденный в ответ сгибает и двигает мускулами.

• Оценка 0 : отсутствие активности рук и ног, новорожденный не пытается двигать или сгибать мышцы при стимуляции
• Оценка 1 : дает легкие движения рук и ног, но не может полностью двигаться
• Оценка 2 : активно двигает руками и ногами, а мышцы обеспечивают сопротивление чрезмерному растяжению.

Дыхание

Оценка дыхания измеряет дыхательное усилие новорожденного после рождения.

• Оценка 0 : новорожденный не дышит, необходима немедленная медицинская помощь для стимуляции дыхательной системы
• Оценка 1 : новорожденный дышит, но дыхание медленное, слабое или поверхностное. Ребенок не может или изо всех сил пытается плакать.
• Оценка 2 : новорожденный делает сильное дыхание в обычном темпе, издает сильный крик после родов

Что означает оценка по шкале Апгар?

Окончательная оценка по шкале Апгар рассчитывается путем сложения баллов по каждому из 5 компонентов теста.Максимально возможный общий балл — 15, а самый низкий — 0. Любой балл выше 7 обычно считается признаком хорошего здоровья. Многие младенцы получают общий балл ниже 10 по практически безвредным причинам, например, по причине того, что части тела дольше приобретают цвет.

Если у ребенка низкий балл, это не обязательно означает, что он не вырастет здоровым ребенком, но может указывать на необходимость дополнительного ухода за новорожденными. Некоторые дети с повышенным риском получения более низкого балла, в том числе недоношенные дети, роды с кесаревым сечением и дети, у которых были сложные или травматические роды и роды.

Считается ли тест по Апгар хорошим тестом состояния ребенка?

В последние годы многие врачи сомневаются в том, что тест Апгар по-прежнему является лучшим тестом, утверждая, что газы пуповинной крови будут лучшим тестом. На практике некоторые врачи жалуются, что тестирование по шкале Апгар ненадежно и что судебные адвокаты неправильно используют его в судебных исках о родовых травмах. Тем не менее, тест Апгар остается золотым стандартом для оценки здоровья новорожденного.

Следует ли родителям паниковать, если у ребенка низкий показатель Апгар?

Родители не должны сразу беспокоиться, если их ребенок получит низкий балл, особенно в течение первых нескольких минут после рождения.Большинство детей, получивших низкий балл по шкале Апгар, останутся здоровыми и будут нормально расти, даже если у них могут возникнуть осложнения. Сам по себе низкий балл не приводит к предсказанию нездорового ребенка. И, что немаловажно, если Апгар вызывает беспокойство, вы попали в нужное место.

Но у вас может быть причина для беспокойства. Нет никаких аргументов в пользу того, что низкая оценка по шкале Апгар на пятой минуте сильно связана с риском неонатальной и младенческой смерти. Поговорите со своим врачом. Если есть какие-либо опасения по поводу здоровья вашего ребенка, ваш врач сообщит вам об этом и разработает для него план лечения.Для младенцев, нуждающихся в дополнительном уходе, врачи могут дать новорожденному дополнительный кислород, обеспечить отсасывание дыхательных путей или физическую стимуляцию сердца.

Что такое оценка по шкале Апгар? (для родителей)

Что такое оценка по шкале Апгар?

Оценка по шкале Апгар — это тест, который проводится новорожденным вскоре после рождения. Этот тест проверяет частоту сердечных сокращений, мышечный тонус и другие признаки ребенка, чтобы определить, требуется ли дополнительная медицинская помощь или неотложная помощь.

Младенцы обычно проходят тест дважды: через 1 минуту после рождения и еще раз через 5 минут после рождения.Если возникнут опасения, ребенок может снова пройти обследование.

Что проверяет?

Шкала Апгар измеряет пять показателей для проверки здоровья ребенка. Каждый оценивается по шкале от 0 до 2, где 2 — лучший результат:

.

1. A Внешний вид (телесный цвет)
2. P ulse (частота пульса)
3. G Реакция обода (рефлексы)
4. A Активность (мышечный тонус)
5. R эспирация (частота дыхания и усилие)

Врачи, акушерки или медсестры складывают эти пять факторов для оценки по шкале Апгар.Баллы от 10 до 0. Десять — это максимально возможный балл, но его получают немногие дети. Это потому, что у большинства младенцев руки и ноги остаются синими, пока они не согреются.

Что означает оценка моего ребенка?

Ребенок, получивший 7 или более баллов по тесту, считается здоровым. Более низкий балл не означает, что ваш ребенок нездоров. Это означает, что вашему ребенку может потребоваться немедленная медицинская помощь, например, отсасывание дыхательных путей или кислород, чтобы помочь ему или ей лучше дышать.Совершенно здоровые дети иногда имеют более низкий балл, чем обычно, особенно в первые несколько минут после рождения.

Наблюдается немного заниженная оценка (особенно на 1 минуте), особенно у новорожденных:

Через 5 минут после рождения младенцы снова проходят обследование. Если сначала оценка ребенка была низкой и не лучше, или есть другие опасения, врачи и медсестры продолжат оказание необходимой медицинской помощи. Они будут внимательно следить за ребенком.

Что делать, если у моего ребенка низкий балл?

Многие дети с низкими оценками здоровы и чувствуют себя прекрасно после того, как привыкли к жизни вне матки.

Если ваш врач или акушерка обеспокоены состоянием вашего ребенка, они сообщат вам и объяснят, как ваш ребенок чувствует себя, что может вызывать проблемы (если таковые имеются) и какой уход ему предоставляется.

Что еще мне нужно знать?

Этот тест помогает поставщикам медицинских услуг определить общее физическое состояние новорожденного, чтобы они могли быстро решить, нуждается ли ребенок в медицинской помощи сразу же. Он не предназначен для прогнозирования долгосрочного здоровья, поведения, интеллекта, личности или результата ребенка.

Со временем, чтобы приспособиться к новой среде и с любой необходимой медицинской помощью, большинство младенцев чувствуют себя очень хорошо.

Оценка по шкале Апгар

— обзор

Оценка по шкале Апгар

Оценка по шкале Апгар была первоначально предложена как средство быстрой оценки состояния новорожденных через 1 минуту после рождения и как средство определения необходимости респираторной поддержки новорожденному (Apgar, 1953). (Таблица 17-4). Как недавно предположили Кейси и другие (2001): «Каждый ребенок, рожденный в современной больнице в мире, сначала рассматривается глазами Вирджинии Апгар.Оценка по шкале Апгар включает пять переменных с диапазоном оценок от 0 до 2 (максимум 10 баллов): частота сердечных сокращений, дыхательное усилие, мышечный тонус, рефлекторная раздражительность и цвет. В настоящее время оценка выставляется через 1 и 5 минут, но в некоторых случаях оценка продолжается до 20 минут, если требуются продолжительные реанимационные мероприятия.

Недавно было продемонстрировано, что оценка по шкале Апгар является предиктором смертности (Casey et al., 2001). У доношенных младенцев эти авторы обнаружили уровень смертности 244 на 1000 (24.4%) для младенцев с 5-минутной оценкой по шкале Апгар от 1 до 3, по сравнению с 0,2 на 1000 (0,02%) для младенцев с 5-минутной оценкой по шкале Апгар от 7 до 10. Аналогично, у недоношенных детей в возрасте от 26 до 36 недель ‘ Во время беременности уровень смертности составил 315 на 1000 (31,5%) для младенцев с 5-минутными оценками по шкале Апгар от 0 до 3 и 5 на 1000 (0,5%) для младенцев с 5-минутными показателями по шкале Апгар от 7 до 10. Таким образом, заболеваемость неонатальной смертности была самой высокой, когда 5-минутный балл по шкале Апгар был 3 или ниже, независимо от гестационного возраста.Смерть новорожденных чаще всего наступает в течение первого дня жизни, при этом большинство младенцев умирают в возрасте до 3 дней. Эти данные показывают, что оценка по шкале Апгар является достоверным предиктором неонатальной смертности. Фактически, оценка по шкале Апгар лучше предсказывала исход, чем pH пупочной артерии 7,0 или меньше. Комбинирование 5-минутного апгар от 0 до 3 с pH крови пупочной артерии 7,0 или менее увеличивало риск смерти как у недоношенных, так и у доношенных детей. Оценка по шкале Апгар 0 в течение более 10 минут предполагает, что реанимационные мероприятия следует приостановить (Jain et al., 1991). Папайл (2001) заявил: «В настоящее время не существует единого средства измерения состояния плода или новорожденного, которое бы точно предсказывало последующие нарушения развития нервной системы… но немногие будут отрицать, что применение [шкалы Апгар] в возрасте 1 минуты достигает цели доктора Апгара — сосредоточение внимания на состоянии младенца сразу после рождения ». Хотя исходы зависят от гестационного возраста, этиологии неонатальной депрессии и других факторов, эффективная реанимация младенцев с низкими оценками по шкале Апгар привела к выживаемости от 40% до 60% пациентов, и примерно две трети выживших имели нормальные неврологические показатели. функция (Leuthner and Das, 2004).В 1964 году совместное исследование церебрального паралича показало более сильную связь между 5-минутным баллом по шкале Апгар и неонатальной смертностью, чем 1-минутный балл (Drage et al., 1964). Споры по поводу оценки по шкале Апгар возникают, когда люди пытаются использовать оценку по шкале Апгар для прогнозирования неврологического исхода. Доктор Апгар не намеревался использовать эту оценку для постановки диагноза асфиксии, для измерения тяжести перинатальной асфиксии или для прогнозирования долгосрочного неврологического исхода. Фактически, 75% детей с церебральным параличом имели нормальные показатели по шкале Апгар через 5 минут (Nelson and Ellenberg, 1981).

Вирджиния Апгар

Вирджиния Апгар, доктор медицины, (1909–1974) была акушерским анестезиологом, наиболее известным разработкой шкалы Апгар, системы, используемой во всем мире для оценки физического состояния новорожденных при рождении. Ее карьера охватывала области медицины и общественного здравоохранения, и она стала ключевой фигурой в перенаправлении миссии March of Dimes в 1960-х годах с полиомиелита на врожденные дефекты и другие проблемы со здоровьем младенцев, такие как преждевременные роды. Фактически, она была первым медицинским лидером в March of Dimes, который признал недоношенность серьезной проблемой, требующей внимания к важности раннего дородового ухода и здоровой беременности.

Более того, Вирджиния Апгар была неуемной и харизматичной защитницей младенцев, чей остроумие и живой характер очаровывали всех, с кем она сталкивалась в своем постоянном стремлении улучшить здоровье матери и ребенка.

Оценка по шкале Апгар

Родился 7 июня 1909 года в Вестфилде, штат Нью-Джерси, штат Вирджиния. Апгар учился в колледже Маунт-Холиок в Массачусетсе и в 1930-х годах изучал медицину в Колледже врачей и хирургов Колумбийского университета в Нью-Йорке, намереваясь стать хирургом.Разочарованная ограниченными возможностями карьерного роста для хирургических женщин в то время, она обратилась к анестезиологии в тот момент, когда она начала профессионально развиваться как медицинская специальность. В конце концов, доктор Апгар возглавила отделение анестезиологии в Колумбии, став первой женщиной, занявшей должность профессора. И все же ее большие достижения были еще впереди.

В то время, когда мониторы состояния плода еще не были изобретены, а после рождения младенцам уделялось мало внимания, доктор Апгар начал задаваться вопросом, как лучше всего оценить новорожденного, чтобы улучшить его здоровье и выживаемость.К началу 1950-х годов у нее был многолетний опыт наблюдения за воздействием анестезии на мать и ребенка во время схваток и родов. В 1952 году она создала простой, но эффективный метод оценки по пятибалльной шкале, призванный сосредоточить внимание на жизненных показателях новорожденного. Оценка по шкале Апгар, проводимая сразу после родов, измеряет цвет кожи младенца, пульс, рефлекс, мышечный тонус и дыхание, быстро показывая, нуждается ли новорожденный в немедленном внимании, чтобы остаться в живых. По сути, шкала Апгар была революционной, потому что это был первый клинический метод распознавания потребностей новорожденного как пациента.Это помогло стимулировать развитие неонатологии как медицинского направления, установив необходимость в протоколах и средствах, таких как отделение интенсивной терапии новорожденных, для оказания специализированной помощи.

В 1963 году аббревиатура APGAR была придумана для системы подсчета очков в качестве мнемонического учебного пособия: Внешний вид (цвет кожи), Пульс (частота сердечных сокращений), Гримаса (рефлекторная раздражительность), Активность (мышечный тонус) и Дыхание.

Оценка по шкале Апгар до сих пор используется во всем мире в качестве стандартизированной системы оценки новорожденных.Его эффективность отчасти заключается в его простоте, и изначально он помогал прогнозировать выживаемость новорожденных и снижать младенческую смертность. Тем не менее, поскольку оценка по шкале Апгар стимулировала исследования в области диагностики и лечения многих заболеваний новорожденных, Вирджиния Апгар сама обратилась к Маршу десяти центов, чтобы удовлетворить свои карьерные устремления в области общественного здравоохранения. В 1959 году она присоединилась к фонду, чтобы руководить его программами по профилактике врожденных дефектов, и укрепила свою репутацию не только как медицинский лидер, но и как педагог и публицист о новой миссии «Марша десятицентовиков».

Марш десятицентовиков доктора Апгара лет

15 лет доктора Апгара с Маршем десятицентовиков, с 1959 по 1974 год, были наполнены панорамой деятельности, которая включала исследования, образование, разработку программ и публикации. После тяжелой эпидемии краснухи (немецкой кори) в 1964 и 1965 годах, которая привела к тысячам врожденных дефектов и гибели плода, она инициировала программы March of Dimes для содействия иммунизации против краснухи, призывая принять закон, который включал ассигнования на такую ​​иммунизацию до U.Комитет Сената США в 1969 году. Точно так же она продвигала эффективное использование резус-иммуноглобулина (RhoGAM) у беременных женщин для предотвращения гемолитической болезни новорожденных из-за несовместимости резус-фактора. Доктор Апгар также извлек выгоду из успеха и популярности музыки по шкале Апгар, представив ее в фильме «Марш десяти центов» «Апгар на Апгар» в 1966 году.

Доктор Апгар не уставал находить возможности сосредоточить внимание на благополучии младенцев в родильном зале. Она всегда считала, что главной обязанностью ее образовательной деятельности в рамках Марша десятицентовиков было избавление от клейма врожденных дефектов.По мере того как фонд все больше охватывал новую область перинатологии, информационно-пропагандистская деятельность Вирджинии Апгар стала воплощением лаконичного лозунга Марша десятицентовиков 1960-х годов: «Будьте добры к своему ребенку, прежде чем он появится на свет». Она стала вице-президентом по медицинским вопросам в 1968 году и к концу своей карьеры написала более 70 публикаций по анестезиологии, реанимации новорожденных и врожденным дефектам. Всегда внимательно относясь к нуждам родителей и особенно матерей, она написала популярную книгу «Все в порядке с моим ребенком?» (1972), с соавтором Джоан Бек, чтобы помочь улучшить понимание врожденных дефектов для потребительской аудитории.

Краеугольный камень карьеры доктора Апгар в Марше десятицентовиков привел к событиям, которые она могла предвидеть, но не дожила до того, чтобы засвидетельствовать себя. В 1972 году доктор Апгар помог созвать первый комитет по перинатальному здоровью. Совместными усилиями Американской медицинской ассоциации, Американского колледжа акушеров и гинекологов, Американской академии семейных врачей, Американской академии педиатрии и организации March of Dimes этот комитет в течение четырех лет обсуждал план улучшения состояния матери и плода. здоровья и снизить младенческую смертность.В 1976 году комитет подготовил историческое исследование «На пути к улучшению исходов беременности», в котором излагалась модель регионализации перинатальной помощи в Соединенных Штатах. Доктор Апгар, однако, не дожила до реализации этого отчета, так как умерла в 1974 году.

Друзья, единомышленники и ученики Вирджинии Апгар видели в ней заботливого, увлеченного учителя, коллегу и врача, обладающего невероятной энергией и широкими талантами, такими как пилотирование самолета, исполнение камерной музыки и создание собственных музыкальных инструментов.В 1994 году Почтовая служба США увековечила ее память почтовой маркой, выпущенной на заседании Американской академии педиатрии, которая, в свою очередь, удостоила ее награды Вирджинии Апгар в перинатальной педиатрии.

Было сказано, что каждого ребенка сначала видят глазами Вирджинии Апгар. В 2009 году исполняется 100 лет со дня рождения доктора Апгар, и компания March of Dimes пользуется этой возможностью, чтобы привлечь внимание к ее непреходящему наследию в улучшении здоровья младенцев.

См. Также Мелинда Бек «Как твой ребенок? Вспоминая тезку из партитуры Апгар». The Wall Street Journal, 26 мая 2009 г.

Дэвид Роуз
March of Dimes Archives
28 мая 2009 г.

Новорожденных с низкой оценкой по шкале Апгар после индукции родов

Фон

Индукция родов (ИОЛ) — это искусственная стимуляция сокращений матки во время беременности до начала родов с целью стимулирования естественных родов. ¹ Последние достижения в акушерстве и мониторинге плода привели к тому, что большинство искусственных беременностей имеют благоприятные исходы; однако неблагоприятные исходы для здоровья, приводящие к низким показателям по шкале Апгар у новорожденных, продолжают существовать. ² Средство оценки по шкале Апгар, разработанное Вирджинией Апгар, представляет собой тест, который назначают новорожденным вскоре после рождения. В ходе этого обследования анализируется частота сердечных сокращений, мышечный тонус и другие жизненно важные показатели ребенка, чтобы определить, требуется ли дополнительная медицинская помощь или неотложная помощь. ³ Тест обычно проводится дважды: один раз через 1 минуту после рождения и еще раз через 5 минут. ⁴ Оценка по шкале Апгар, полученная через 5 минут после рождения, стала широко использоваться для прогнозирования таких исходов новорожденных, как асфиксия, гипоксически-ишемическая энцефалопатия и церебральный паралич. ⁵ Кроме того, недавнее исследование установило, что значения Апгар <7 через пять минут после рождения связаны с нарушением когнитивных функций, неврологической инвалидностью и даже незначительными когнитивными нарушениями, определяемыми учебными достижениями в возрасте 16 лет. ⁶ Перинатальная заболеваемость и смертность можно снизить за счет эффективного выявления и лечения новорожденных из группы высокого риска. ⁷ Таким образом, точное определение низких баллов по шкале Апгар через 5 минут после индукции родов является одним из способов обеспечения оптимального здоровья и выживаемости новорожденного. ⁸ Несколько исследований, основанных на статистическом обучении, показали взаимосвязь и взаимодействие материнских и неонатальных переменных для низких баллов по шкале Апгар. ^9,10 Однако до настоящего времени не проводилось исследований, посвященных исключительно моделированию неонатальных оценок по шкале Апгар после вмешательства ИОЛ. Поскольку машинное обучение применяется к все более чувствительным задачам и к все более зашумленным данным, критически важно, чтобы эти алгоритмы проверялись на данных о неонатальном здоровье. ¹¹ Кроме того, в бесчисленных исследованиях сообщается о потенциале алгоритмов ансамблевого обучения в задачах прогнозирования. ^12,13 В текущем исследовании мы оценили показатели производительности трех мощных алгоритмов ансамблевого обучения. Из-за искаженного или несбалансированного распределения интересующего результата мы дополнительно оценили, повлияют ли методы синтетической передискретизации меньшинства (SMOTE), пограничного SMOTE и случайной недостаточной выборки (RUS) на процесс обучения моделей.

Методы

Условия исследования и источник данных

Мы проанализировали данные реестра рождений Христианского медицинского центра Килиманджаро (KCMC) для женщин, родивших детей-одиночек в период с 2000 по 2015 год.Этот объект обслуживает около 11 миллионов человек из региона и близлежащих территорий. В регистре собираются данные о состоянии здоровья матери до и во время беременности, а также об осложнениях и состоянии ребенка. Все женщины с индуцированной беременностью, родившие одноплодных детей естественным путем в течение периода исследования и имевшие полные записи о рождении, имели право на участие в этом исследовании. Исключались женщины с многоплодной беременностью, мертворожденные. Эти исключения были необходимы, чтобы компенсировать эффект возможной переоценки распространенности низких баллов по шкале Апгар (рис. 1).Более подробную информацию о базе данных реестра рождений KCMC можно найти в другом месте. ¹⁴ Окончательная выборка составила 7716 индуцированных родов.

Рис. 1 Принципиальная схема для оценки размера выборки. Сокращения : КС, кесарево сечение; ИОЛ, индукция родов.

Описание ответа и переменных-предикторов

Переменной ответа была «оценка по шкале Апгар» через 5 минут (кодировка 0 для «нормального» и 1 для «низкого»), которая была вычислена с использованием пяти критериев.Первый критерий включал силу и регулярность сердечного ритма новорожденного, при этом младенцы с частотой ударов 100 ударов в минуту или более набирали 2 балла, дети с менее 100 ударов сердца набирали 1 балл, а дети с нулевой частотой пульса — 0 баллов. Второй критерий оценивал зрелость легких или дыхательное усилие, давая 2 балла новорожденным с регулярным дыханием, 1 балл — тем, у кого нерегулярное дыхание с 30 вдохами в минуту, и 0 баллов — тем, кто вообще не дышал. Мышечный тонус и подвижность составляют третий компонент, за который активные новорожденные получили 2 балла, умеренно активные — 1 балл, а хромавшие — нет.Четвертый фактор — цвет кожи и насыщение кислородом: младенцы с розовым цветом получают 2 балла, дети с синеватыми конечностями — 1 балл, а дети с полностью синеватым цветом — 0 баллов. Последний компонент оценивает рефлекторные реакции на раздражающие раздражители, при этом плач получает 2 балла, хныканье — 1 балл, а тишина — 0 баллов. Затем исследователь сложил баллы для каждого открытия и определил число менее семи (<7) как низкое и> 7 как нормальное значение по шкале Апгар.В текущем исследовании изучались предикторы низких баллов по шкале Апгар, о которых ранее сообщалось в литературе, такие как половая принадлежность, возраст матери, гестационный возраст, количество дородовых посещений, используемый метод индукции, индекс массы тела (ИМТ). Гестационный возраст при рождении рассчитывался с использованием даты последней менструации и выражался в целых неделях, при этом роды продолжительностью менее 37 недель классифицировались как преждевременные, роды на сроке от 37 до 41 недели — как доношенные, а роды на сроке 41 неделя и более — как роды. Также были изучены дополнительные поведенческие и неонатальные факторы риска, включая пол ребенка, курение и употребление алкоголя во время беременности, а также историю использования любой формы метода планирования семьи.Эти факторы были отнесены к категории «да» или «нет», причем «да» указывало на возникновение этих исходов. Категории ковариат для некоторых переменных факторов были выбраны после предварительного изучения данных.

Алгоритмы на основе повышения

Алгоритмам

Boosting в последние годы уделялось значительное внимание в области науки о данных и машинного обучения. Алгоритмы повышения качества объединяют несколько слабых моделей для создания сильной или более точной модели. ^15,16 Методы повышения, такие как AdaBoost, повышение градиента и усиление экстремального градиента (XGBoost), — все это примеры алгоритмов ансамблевого обучения, которые часто используются, особенно в соревнованиях по науке о данных. ¹⁷ AdaBoost разработан для повышения производительности «слабых учеников». Алгоритм итеративно создает ансамбль слабых учеников, изменяя веса неправильно классифицированных данных на каждой итерации. Это дает равный вес каждой выборке обучающего набора при обучении начального слабого ученика. ¹⁸ Веса пересматриваются для каждого последующего слабого ученика таким образом, что выборки, неправильно классифицированные текущим слабым учеником, получают больший вес. Кроме того, семейство алгоритмов повышения считается полезным для решения проблем дисбаланса классов, поскольку они придают больший вес классу меньшинства с каждой итерацией, поскольку данные из этого класса часто неправильно классифицируются в других алгоритмах машинного обучения. ¹⁹ Повышение градиента (GB) постепенно создает аддитивную модель и позволяет оптимизировать произвольные дифференцируемые функции потерь. Он использует алгоритм градиентного спуска, чтобы уменьшить количество ошибок в последовательных моделях. ²⁰ В отличие от обычного повышения градиента, XGBoost использует свой собственный способ построения дерева, с оценкой сходства и коэффициентом усиления, определяющими оптимальное разбиение узлов. Итак, это метод ансамбля на основе дерева решений, который использует структуру повышения градиента. ²¹ На рисунке 2 показан основной механизм алгоритма на основе повышения в процессе моделирования.

Рисунок 2 Базовый механизм для алгоритмов на основе повышения.

Методы передискретизации и несбалансированные данные

Наш набор данных был несбалансированным с точки зрения частоты занятий, поскольку в положительном классе (новорожденные с низким баллом по шкале Апгар) было всего 733 человека (9,5%). Если один из целевых классов содержит небольшое количество вхождений по сравнению с другими классами, набор данных считается несбалансированным. ^22,23 В последнее время были представлены многочисленные способы работы с несбалансированными наборами данных. ^24–26 В этом документе представлены два подхода к балансировке набора данных, включая метод синтетической передискретизации меньшинства (SMOTE) и метод случайной недостаточной выборки (RUS). В отличие от традиционного повышения, которое присваивает одинаковый вес всем ошибочно классифицированным случаям, методы передискретизации (SMOTE или RUS) и алгоритмы повышения (AdaBoost, Gradient boosting, XGBoost), применяемые к нескольким сильно и несколько несбалансированным наборам данных, улучшают прогнозирование меньшинства. класс. ^27,28 Повторная выборка — это метод предварительной обработки, который уравновешивает распределение несбалансированного набора данных перед его отправкой в ​​какие-либо классификаторы. ²⁹ Методы повторной выборки предназначены для изменения состава обучающего набора данных для несбалансированной задачи классификации. SMOTE начинает со случайного выбора экземпляра класса меньшинства и определения его k ближайших соседей класса меньшинства. Затем создается синтетический экземпляр путем случайного выбора одного из k ближайших соседей в пространстве признаков для формирования линейного сегмента. ³⁰ Borderline-SMOTE начинается с классификации наблюдений, относящихся к классу меньшинств. Он считает любое наблюдение меньшинства шумом, если все его соседи являются членами класса большинства, а наблюдение меньшинства отбрасывается при построении синтетических данных. Кроме того, он полностью передискретизирует несколько мест, обозначенных как пограничные точки как с классом большинства, так и с классом меньшинства. Кроме того, он полностью передискретизирует несколько мест, обозначенных как пограничные точки, с экземплярами классов как большинства, так и меньшинства.Подходы с недискретизацией (RUS) исключают из обучающего набора данных выборки, которые принадлежат классу большинства, для более равномерного распределения классов. Стратегия сокращает набор данных, удаляя примеры из класса большинства с целью сбалансировать количество примеров в каждом классе. ³¹ На рисунке 3 показан базовый механизм как для методов RUS, так и для SMOTE.

Рисунок 3 Используемые механизмы методов повторной выборки: ( A ) RUS — случайная недостаточная выборка ( B ) SMOTE — методы синтетической передискретизации меньшинства.

Реализация и анализ данных

Описательная статистика была получена с использованием STATA версии 14. Предварительная обработка данных и основной анализ выполнялись с использованием программирования Python (версия 3.8.0). Прогностические модели для низких оценок по шкале Апгар были созданы с помощью наборов тестов и обучения с использованием пакетов Python scikit-learn (версия 0.24.0) для машинного обучения. Параметры для оценки прогностической эффективности выбранных алгоритмов машинного обучения ансамбля были оценены в уравнениях (1) — (8).Набор данных сначала был преобразован в файл со значениями, разделенными запятыми (CSV), и импортирован в инструмент Python. Мы использовали библиотеки с открытым исходным кодом в Python, включая Scikit-learn, Numpy и Pandas. Коды Python, используемые для генерации результатов вместе с выходными данными, прилагаются к настоящему документу ( Дополнительный файл 1, ).

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

, где TP, FP, TN, FN, FPrate, PPV и NPV представляют собой истинно положительный, ложноположительный, истинно отрицательный, ложноотрицательный, ложноположительный коэффициент, положительную прогностическую ценность и отрицательную прогностическую ценность соответственно.

Результаты

Социально-демографические и акушерские характеристики участников приведены в таблице 1. Всего было проанализировано 7716 одиночных родов. Из них 55% родов были от первородящих женщин, в то время как большинство (88%) участников исследования были в возрасте <35 лет, и около 80% от общего числа родов были доношенными. Доля новорожденных с низкими оценками по шкале Апгар (<7) составила 9,5%.

Таблица 1 Демографические данные участника исследования (N = 7716)

До использования методов повторной выборки все модели работали почти одинаково.Было показано, что из всех методов повторной выборки, рассмотренных в текущем исследовании, пограничный SMOTE значительно улучшил производительность всех моделей с точки зрения всех наблюдаемых показателей (таблица 2). RUS и SMOTE продемонстрировали незначительное улучшение базовой производительности во всех случаях их соответствующих ансамблевых моделей. Производительность с точки зрения метрик AUC для AdaBoost, GB и XGBoost показана на рисунке 4.

Таблица 2 Прогностическая эффективность для низкого балла по шкале Апгар после индукции родов с использованием ансамблевого обучения

Рис. 4 Диаграммы кривых рабочих характеристик приемника (ROC) для ансамблевых классификаторов на основе повышения, сравнивающих производительность с помощью методов передискретизации.

Обсуждение

В этой статье мы обучили и оценили производительность трех ансамблевых алгоритмов машинного обучения на редком событии (9,5% для <7 баллов по шкале Апгар против 90,5% для оценок> 7 по шкале Апгар). Затем мы продемонстрировали, как методы повторной выборки могут повлиять на процесс обучения выбранных моделей на несбалансированных данных. Кубат и др. Предложили эвристический метод недостаточной выборки для балансировки набора данных путем удаления шума и избыточных экземпляров класса большинства. ³² Чавла и др. Провели избыточную выборку класса меньшинства, используя метод SMOTE (синтетическая передискретизация меньшинства), который генерировал новые синтетические примеры вдоль линии между примерами меньшинства и их выбранными ближайшими соседями. ³³ В текущем исследовании было замечено, что оба метода выборки (SMOTE и RUS) несколько улучшили «чувствительность» класса меньшинств, причем наибольшее улучшение наблюдалось при использовании метода пограничного SMOTE. Повышение чувствительности означает, что отношение правильных положительных прогнозов, то есть новорожденных с баллом <7 баллов по шкале Апгар, к общему количеству положительных примеров относительно велико.Другими словами, с улучшением, продемонстрированным XGBoost после методов повторной выборки Borderline-SMOTE, модель смогла правильно идентифицировать 93% (улучшение по сравнению с исходными показателями 20%) новорожденных с низким баллом по шкале Апгар, при этом пропущенные только 7%. . С другой стороны, все модели показали хорошие результаты (специфичность = 99%) в правильной идентификации новорожденных с нормальным (> 7) баллом по шкале Апгар без применения методов повторной выборки. Это могло быть связано с тем, что количество новорожденных с нормальной оценкой по шкале Апгар было значительно больше, чем количество новорожденных с низкой оценкой по шкале Апгар в этой базе данных (n = 6983 против n = 733), что делало отрицательный класс более вероятным.Следует отметить положительное прогнозируемое значение (PPV), полученное с помощью XGBoost с использованием метода повторной выборки Borderline-SMOTE, которое показывает, что 94% новорожденных, у которых прогнозируется низкий балл по шкале Апгар, на самом деле имели один. Многочисленные исследования продемонстрировали критическую важность максимизации чувствительности модели, а также PPV, особенно при работе с несбалансированными наборами данных по классам. ³⁴ Точность и чувствительность делают возможным и желательным оценивать работу классификатора по классу меньшинства, что приводит к другой метрике, называемой оценкой F . ³⁵ Оценка F является высокой, когда высоки и чувствительность, и точность. ³⁶ Опять же, лучший F-балл был получен во всех моделях при использовании пограничного SMOTE. Тем не менее, лучший результат F был достигнут с помощью пограничного SMOTE, примененного специально к классификатору XGBoost. Что касается AUROC, borderline-SMOTE продемонстрировал значительное улучшение процесса обучения учащихся ансамбля. Ни SMOTE, ни RUS не смогли улучшить учебный процесс в этом случае.Многочисленные исследования выявили причины неэффективности этих методов повторной выборки, из которых наиболее часто упоминается перекрытие классов в пространстве признаков, что затрудняет определение границ принятия решения классификатором. Исследования показали, что если есть перекрытие между классами с учетом переменных в наборе данных, SMOTE будет генерировать синтетические точки, влияющие на разделимость. ^37,38 Кроме того, исследования показали, что «связи Томека», которые представляют собой пары противоположных экземпляров, которые находятся очень близко друг к другу до построения модели, могут быть сгенерированы так же, как и другие точки, тем самым нанося ущерб классификации. ^39,40

Полезность и важность исследования

Исследователи, работающие над искусственным интеллектом, в частности над компьютерным принятием решений в здравоохранении, а также разработчики, заинтересованные в разработке прогностических моделей для системы поддержки принятия решений для неонатального здравоохранения, могут получить подсказки об эффективности учащихся ансамбля, особенно когда данные несбалансированы. и соответствующие методы повторной выборки, которые могут улучшить такое прогнозирование и, следовательно, принять обоснованное решение.В совокупности, основанные на исторических данных реестра, эти модельные прогнозы позволяют специалистам по информатике в области здравоохранения делать очень точные предположения о вероятных результатах вмешательства.

Ограничения исследования

Поскольку мы исследовали данные одного высшего учебного заведения, наши выводы могут иметь хорошую внутреннюю достоверность, но ограниченную обобщаемость или внешнюю достоверность. Возможно, что исследование покажет разные результаты для наборов данных, собранных из других больниц третичного уровня на севере Танзании; таким образом, следует проявлять осторожность при заключении конкретного вывода.Кроме того, поскольку мы рассматривали только AUROC, F-баллы, точность, NPV, PPV, чувствительность и специфичность в качестве показателей эффективности для алгоритмов на основе повышения, наши результаты могут быть довольно ограниченными. Дальнейшие исследования могут пролить свет на другие показатели производительности, особенно на несбалансированные данные, такие как информированность, отмеченность и коэффициент корреляции Мэтью (MCC). Кроме того, в текущем исследовании не проводился выбор переменных или проектирование функций, а также не рассматривались смешивающие переменные, которые могли ограничивать или снижать производительность классификатора за счет увеличения вероятности переобучения модели.Было бы интересно исследовать, приведет ли влияние проектирования функций и смешивающих эффектов к улучшенным результатам как для методов SMOTE, так и для RUS.

Разведка и перспективные работы

Мы поощряем дальнейшие исследования других стратегий для улучшения процесса обучения в этом неонатальном исходе, таких как выборочный подход ADASYN (ADAptive SYNthetic) и использование других вариантов SMOTE, таких как Safe-Level-SMOTE, SVM-SMOTE и KMeans-SMOTE .Комбинация гибридных методов, то есть одновременное выполнение методов SMOTE и RUS для этих методов ансамбля, также стоит попробовать.

Заключение

Прогнозирование низких баллов по шкале Апгар у новорожденных после индукции родов с использованием этой базы данных может быть более эффективным и многообещающим, когда пограничный SMOTE выполняется вместе с ансамблевыми методами. Дальнейшие исследования могут быть сосредоточены на тестировании дополнительных методов повторной выборки, упомянутых ранее, выполнении проектирования функций или выбора переменных и дальнейшей оптимизации гиперпараметров ансамблевого обучения.

Утверждение этических норм и согласие на участие

Это исследование было одобрено комитетом по этике исследований Колледжа Христианского медицинского университета Килиманджаро (KCMU-College) (ссылочный номер 985). Поскольку интервью проводилось вскоре после того, как мать родила, согласие было получено только устно перед интервью и зачислением. Квалифицированные медсестры предоставили участникам информацию о проекте регистрации рождений и информацию, которая им от них может понадобиться.Однако после получения согласия женщина по-прежнему могла выбирать, отвечать или не отвечать на конкретные вопросы. Больница KCMC предоставила административное разрешение на доступ к данным, а Комитет по этике и анализу исследований христианского медицинского колледжа Килиманджаро (KCMU-CRERC) одобрил все процедуры согласия. База данных, использованная в текущем исследовании, не содержала личной информации, чтобы защитить конфиденциальность и конфиденциальность участников исследования.

Благодарность

Неоценимую помощь в ходе этого расследования оказали Отдел регистрации рождений, Отделение акушерства и гинекологии и Отделение эпидемиологии и прикладной биостатистики Колледжа Христианского медицинского университета Килиманджаро.Благодарим участников исследования реестра рождений KCMC и Норвежский регистр рождений за предоставление ограниченного набора данных, использованного в этом исследовании.

Финансирование

Эта работа была поддержана Исследованием скоординированной системы профилактики и контроля основных инфекционных заболеваний CDC-больница-община Тринити, Ключевой проект построения дисциплины Университета Чжэнчжоу 2020 [XKZDQY202007], Проект реформирования последипломного образования и повышения качества 2021 года в провинции Хэнань [YJS2021KC07 ] и Национальная программа ключевых исследований и разработок Китая [2018YFC0114501].

Раскрытие

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Список литературы

1. Рейберн У. Ф., Чжан Дж. Рост темпов индукции родов: текущие проблемы и стратегии на будущее. Акушерский гинекол . 2002. 100 (1): 164–167.

2. Гробман В.А., Гилберт С., Лэндон МБ и др. Результаты индукции родов после предыдущего кесарева сечения. Акушерский гинекол . 2007. 109 (2): 262–269. DOI: 10.1097 / 01.AOG.0000254169.49346.e9

3.Кейси Б.М., Макинтайр Д.Д., Левено К.Дж. Сохраняющееся значение шкалы Апгар для оценки новорожденных. Новый Eng J Med . 2001. 344 (7): 467–471. DOI: 10.1056 / NEJM200102153440701

4. Финстер М., Вуд М., Раджа С.Н. Оценка по шкале Апгар выдержала испытание временем. J Am Soc Anesthesiol . 2005. 102 (4): 855–857.

5. Лейнонен Э., Гисслер М., Хаатая Л. и др. Низкие баллы по шкале Апгар как на одной, так и на пяти минутах связаны с долгосрочными неврологическими заболеваниями. Acta Paediatrica . 2018; 107 (6): 942–951. DOI: 10.1111 / apa.14234

6. Эренштейн В., Педерсен Л., Грихота М., Нильсен Г.Л., Ротман К.Дж., Соренсен Х.Т. Связь оценки по шкале Апгар через пять минут с длительной неврологической инвалидностью и когнитивными функциями в исследовании распространенности датских призывников. BMC Беременность и роды . 2009; 9 (1): 1–7. DOI: 10.1186 / 1471-2393-9-14

7. Мэннинг Ф.А., Харман С.Р., Моррисон И., Ментикоглу С.М., Ланге И.Р., Джонсон Дж. М.. Оценка плода на основе балльной оценки биофизического профиля плода: IV.Анализ перинатальной заболеваемости и смертности. Am J Obstet Gynecol . 1990. 162 (3): 703–709. DOI: 10.1016 / 0002-9378 (90) 90990-O

8. Йешане А., Касса А., Касса З.Й. и др. Детерминанты низкого балла по шкале Апгар на 5-й минуте у новорожденных, родивших в государственных больницах города Хавасса, Южная Эфиопия. BMC Педиатр . 2021; 21: 266. DOI: 10.1186 / s12887-021-02745-6

9. Лай С., Флэтли С., Кумар С. Факторы перинатального риска для низких и умеренных пятиминутных оценок по шкале Апгар в срок. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol . 2017; 210: 251–256. DOI: 10.1016 / j.ejogrb.2017.01.008

10. Роджерс Дж. Ф., Грейвс В. Л.. Факторы риска, связанные с низкими оценками по шкале Апгар у населения с низкими доходами. Педиатр Перинат эпидемиологии . 1993. 7 (2): 205–216. DOI: 10.1111 / j.1365-3016.1993.tb00394.x

11. Ахмад М.А., Экерт С., Тередесай А. Интерпретируемое машинное обучение в здравоохранении. Труды Международной конференции ACM 2018 по биоинформатике, вычислительной биологии и информатике здравоохранения , 15 августа 2018 г.559–560.

12. Мунг П.С., Фью С. Эффективная аналитика больших данных здравоохранения с использованием ансамблевого обучения. В: Конференция IEEE 2020 по компьютерным приложениям (ICCA); 27 февраля 2020 г .; IEEE. 1–4.

13. Лю Н, Ли X, Ци Э, Сюй М., Ли Л., Гао Б. Новая парадигма ансамблевого обучения для медицинской диагностики с несбалансированными данными. Доступ IEEE . 2020; 8: 171263–171280. DOI: 10.1109 / ACCESS.2020.3014362

14. Bergsjø P, Mlay J, Lie RT, Lie-Nielsen E, Shao JF. Медицинский регистр рождений в Христианском медицинском центре Килиманджаро. Общественное здравоохранение Восточной Африки . 2007; 4 (1): 1–4.

15. Робинсон JW. Расширение дерева регрессии для корректировки прогнозов затрат на здравоохранение для диагностического комплекса. Health Serv Res . 2008. 43 (2): 755–772. DOI: 10.1111 / j.1475-6773.2007.00761.x

16. Пак И, Хо Дж. Решение проблемы переобучения при повышении уровня шума в медицинских данных. В: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering; 16 декабря 2019.

17. Джоши М.В., Кумар В., Агарвал Р.С. Оценка алгоритмов повышения для классификации редких классов: сравнение и улучшения.In Proceedings 2001 IEEE International Conference on Data Mining , 29 ноября 2001. IEEE; 257–264.

18. Инь Ц., Ци-Гуан М., Цзя-Чен Л., Лин Г. Развитие и перспективы алгоритма AdaBoost. Acta Autom Sin . 2013. 39 (6): 745–758. DOI: 10.1016 / S1874-1029 (13) 60052-X

19. Ли В., Юн Ч., Ли Дж. С.. Категоризация экземпляров с помощью векторных машин поддержки для корректировки весов в AdaBoost для несбалансированной классификации данных. Inf Sci (Нью-Йорк) . 2017; 381: 92–103.DOI: 10.1016 / j.ins.2016.11.014

20. Луса Л. Повышение градиента для многомерного предсказания редких событий. Анализ статистических данных . 2017; 113: 19–37. DOI: 10.1016 / j.csda.2016.07.016

21. Ван Х., Лю С., Дэн Л. Улучшенное предсказание горячих точек на границе раздела белок-белок с использованием экстремального повышения градиента. Научная репутация . 2018; 8 (1): 1–3.

22. Zhao Y, Wong ZS, Tsui KL. Схема восстановления баланса несбалансированных медицинских данных для классификации редких событий: случай обнаружения инцидентов с похожими звуками и путаницей. J Healthc Eng . 2018; 2018. DOI: 10.1155 / 2018/6275435

23. Ли Дж., Лю Л.С., Фонг С. и др. Алгоритмы адаптивного балансирования роя для прогнозирования редких событий в несбалансированных медицинских данных. PLoS One . 2017; 12 (7): e0180830. DOI: 10.1371 / journal.pone.0180830

24. Чжу Б., Баэсенс Б., Ванден Бруке С.К. Эмпирическое сравнение методов решения проблемы классового дисбаланса при прогнозировании оттока. Инф. Науки . 2017; 408: 84–99. DOI: 10.1016 / j.ins.2017.04.015

25.Госайн А., Сардана С. Решение проблемы дисбаланса классов с использованием методов передискретизации: обзор. В: Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники, связи и информатики, 2017 г. (ICACCI); 13 сентября 2017 г .; IEEE. 79–85.

26. Амин А., Анвар С., Аднан А. и др. Сравнение методов передискретизации для решения проблемы дисбаланса классов: пример прогнозирования оттока клиентов. Доступ IEEE . 2016; 26 (4): 7940–7957. DOI: 10.1109 / ACCESS.2016.2619719

27. Элриди Д., Атия А.Ф.Комплексный анализ техники передискретизации синтетического меньшинства (SMOTE) для обработки классового дисбаланса. Инф. Науки . 2019; 1 (505): 32–64. DOI: 10.1016 / j.ins.2019.07.070

28. Пруса Дж., Хошгофтаар Т.М., Диттман Д.Д., Наполитано А. Использование случайной недостаточной выборки для смягчения классового дисбаланса в отношении данных о настроениях в твитах. В: Международная конференция IEEE по повторному использованию и интеграции информации, 2015 г .; 13 августа 2015 г .; IEEE. 197–202.

29. Черник М.Р. Методы передискретизации. Wiley Interdiscip Rev Data Min Knowl Discov .2012. 2 (3): 255–262.

30. Cheng K, Zhang C, Yu H, Yang X, Zou H, Gao S. Сгруппированный SMOTE с механизмом фильтрации шума для классификации несбалансированных данных. Доступ IEEE . 2019; 7: 170668–170681. DOI: 10.1109 / ACCESS.2019.2955086

31. Triguero I, Galar M, Merino D, Maillo J, Bustince H, Herrera F. Эволюционная недостаточная выборка для чрезвычайно несбалансированной классификации больших данных в Apache Spark. В: Конгресс IEEE по эволюционным вычислениям (CEC), 2016; 24 июля 2016 г .; IEEE. 640–647.

32. Кубат М., Матвин С. Обращение к курсу несбалансированных тренировочных наборов: односторонний отбор. В: ICML . Vol. 97. Citeseer; 1997: 179–186.

33. Chawla NV, Bowyer KW, Hall LO, Kegelmeyer WP. SMOTE: метод передискретизации синтетического меньшинства. J Artif Intell Res . 2002. 16: 321–357. DOI: 10.1613 / jair.953

34. Соколова М., Япкович Н., Шпакович С. Помимо точности, F-оценка и ROC: семейство дискриминантных показателей для оценки эффективности.В: Австралийская совместная конференция по искусственному интеллекту; 4 декабря 2006 г .; Шпрингер, Берлин, Гейдельберг. 1015–1021.

35. Goutte C, Gaussier E. Вероятностная интерпретация точности, отзывчивости и F-балла с учетом оценки. В: Европейская конференция по поиску информации; 21 марта 2005 г .; Шпрингер, Берлин, Гейдельберг. 345–359.

36. Guns R, Lioma C, Larsen B. Переломный момент: f-оценка как функция количества найденных предметов. Управление процессами Inf .2012. 48 (6): 1171–1180. DOI: 10.1016 / j.ipm.2012.02.009

37. Алахмари Ф. Сравнение методов повторной выборки медицинских данных с использованием машинного обучения. Дж. Инф Ноул Менеджер . 2020; 19: 1–13.

38. Вуттипиттайямонгкол П., Эльян Э., Петровски А. О проблеме перекрытия классов в несбалансированной классификации данных, системы, основанные на знаниях 212; 2021. Доступно по адресу: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705120307607. По состоянию на 31 августа 2021 г.

39. Цзэн М., Цзоу Б., Вэй Ф, Лю X, Ван Л.Эффективное прогнозирование трех распространенных заболеваний путем комбинирования SMOTE с техникой связи Томека для несбалансированных медицинских данных. В 2016 году Международная конференция по онлайн-анализу и информатике IEEE (ICOACS); 28 мая 2016 г .; IEEE. 225–228.

40. Нин Кью, Чжао X, Ма З. Новый метод идентификации сайтов глутарилирования, сочетающий Borderline-SMOTE с техникой связей Томека в несбалансированных данных. В: Транзакции IEEE / ACM по вычислительной биологии и биоинформатике; 8 июля 2021 г.

Низкие баллы по шкале Апгар | Сиракузы Адвокаты в области медицинской халатности DeFrancisco & Falgiatano, LLP

Адвокаты, помогающие жертвам медицинской халатности в Сиракузах

Система оценки по шкале Апгар была разработана в 1952 году акушерским анестезиологом Вирджинией Апгар.Новорожденным ставят баллы от 1 до 10. Чем выше оценка по шкале Апгар, тем лучше новорожденный чувствует себя после рождения. Обычно 7,8 и 9 являются нормальными баллами. Однако иногда у новорожденного низкие баллы по шкале Апгар. Если у вашего ребенка низкие баллы по шкале Апгар и вы считаете, что они отражают родовые травмы, вы можете получить компенсацию. Опытные поверенные DeFrancisco & Falgiatano по родовым травмам в Сиракузах могут помочь вам добиться возмещения ущерба.

Низкие баллы по шкале Апгар

Тест по шкале Апгар позволяет быстро оценить состояние новорожденного после родов.Он измеряет мышечный тонус новорожденного, дыхательное усилие, цвет, частоту сердечных сокращений и рефлексы. Апгар используется через одну и пять минут после рождения ребенка. Одноминутный тест дает информацию о физическом здоровье ребенка и помогает врачу решить, потребуется ли ему в будущем или немедленное лечение. Если результат находится в диапазоне от 7 до 10, это означает, что необходимо оказывать обычное медицинское обслуживание. Однако, если оценка 4–6, может потребоваться некоторая помощь при дыхании. При низком уровне — четыре или меньше — требуются срочные меры по спасению жизни.

Пятиминутный тест проверяет, отреагировал ли ребенок на предыдущие усилия. Если через пять минут счет 7-10, это означает, что ребенок чувствует себя нормально. Когда оценка ниже семи, ребенок будет продолжать наблюдение и тестирование с пятиминутными интервалами в течение определенного периода времени. Низкие баллы по шкале Апгар на этой стадии не обязательно означают, что новорожденному нанесут непоправимый вред. Однако в некоторых случаях это признак того, что возникли проблемы с родами.

Медицинская халатность

Оценка по шкале Апгар считается надежным показателем того, насколько хорошо новорожденный, и часто коррелирует с родовыми травмами или даже смертью.Иногда баллы по шкале Апгар используются в качестве доказательства для определенных типов жалоб на врачебную халатность против акушеров-гинекологов, которые рожают детей. Например, ребенок, страдающий гипоксией или кислородным голоданием, мог получить родовую травму. Постоянно низкие показатели по шкале Апгар при многократных повторных тестах могут означать, что ребенок перенесет родовую травму, такую ​​как церебральный паралич, или другое состояние, требующее ухода и реабилитации в течение многих лет.

Часто врачи и поставщики медицинских услуг нанимают опытных адвокатов и экспертов, которые утверждают, что хорошая оценка по шкале Апгар означает, что более поздняя очевидная черепно-мозговая травма у ребенка не была вызвана родами.Ситуация усложняется тем, что определенные факторы, такие как объем реанимации новорожденных, могут искусственно повысить оценку по шкале Апгар. Однако иногда низкие баллы по шкале Апгар вызваны ошибками во время схваток и родов, в результате чего ребенку наносится серьезный вред. Иски о травмах при рождении являются исключительно сложными делами для рассмотрения и часто требуют очень хороших показаний экспертов. Свидетельство о заслугах

Судебные иски о травмах при рождении — это разновидность судебных исков о врачебной халатности. Если вы требуете возмещения ущерба от поставщиков медицинских услуг в связи с врачебной халатностью, будь то вы сами или ваш ребенок, вам потребуется экспертное рассмотрение вашего дела еще до того, как вы подадите иск.Раздел 3012-a Закона и правил Нью-Йорка о гражданской практике требует представления свидетельства о заслугах.

Вы отправите свои медицинские записи, включая низкие баллы по шкале Апгар, эксперту, например, сертифицированному акушерству-гинекологу, и объясните, что произошло. Вам нужно будет проконсультироваться со специалистом и определить, есть ли разумные основания для подачи в суд на вашего лечащего врача или поставщиков медицинских услуг за родовые травмы вашего ребенка.

Специальные поверенные по родовым травмам, обслуживающие Сиракузы

Низкие баллы по шкале Апгар могут указывать или не указывать на то, что родовые травмы имели место.Если вы планируете требовать возмещения ущерба из-за медицинской халатности, важно работать с опытным и заслуживающим доверия экспертом в области здравоохранения. Юристы DeFrancisco & Falgiatano представляют интересы родителей и младенцев, пострадавших в результате врачебной халатности в Сиракузах и окрестностях. Мы также подаем в суд на неосторожных поставщиков медицинских услуг о возмещении ущерба в Рочестере, Куперстауне, Канандаигуа, Ютике, Освего, Уотертауне, Ловилле, Вампсвилле, Онейде, Лионе, Дели, Херкимере, Итаке, Бингемтоне, Норвиче, Оберне и Эльмире. Пожалуйста, позвоните нам по телефону 315-479-9000 или свяжитесь с нами через нашу онлайн-форму.

История оценки по шкале Апгар

Родилась в 1909 году в Вестфилде, штат Нью-Джерси. Апгар училась в колледже Маунт-Холиок в Саут-Хэдли, штат Массачусетс, где специализировалась на зоологии, участвовала в командных видах спорта и играла на скрипке.

После выпуска в 1929 году Апгар стала лишь одной из девяти женщин в классе из 90 студентов, получивших степень доктора медицины Колледжа врачей и хирургов Колумбийского университета. Она получила четвертое место в своем классе, а затем прошла двухлетнюю хирургическую интернатуру в пресвитерианской больнице, ныне Медицинский центр Нью-Йоркского Пресвитерианского / Колумбийского университета.Хотя Апгар была отличницей, ее наставник в NewYork-Presbyterian, руководитель хирургического отделения Аллен Уиппл, беспокоился, что, будучи женщиной, она не сможет организовать хирургическую практику, и посоветовал ей заняться анестезиологией.

Обладая фирменным интеллектуализмом и преданностью своему делу, Апгар бросилась в поле. Она провела год в пресвитерианской программе медсестер-анестезиологов, затем посетила программы ординатуры в Университете Висконсина и больнице Белвью в Нью-Йорке.В 1938 году, когда ей было всего 28 лет, Апгар вернулась в пресвитерианскую больницу в качестве директора нового отделения анестезии в отделении хирургии. В ее обязанности входили клинические обязанности, а также разработка программы ординатуры.

Апгар продолжал разрушать преграды. С 1949 по 1959 год она была профессором анестезиологии в Колумбийском колледже врачей и хирургов, первой женщиной-профессором там и первой женщиной-врачом, занявшей полную профессорскую должность в колледже.Когда отделение анестезии в хирургическом отделении стало независимым отделением анестезиологии под руководством доктора Эмануэля Паппера, Апгар стал директором акушерской анестезии.

За это время она посетила бесчисленное количество родов и начала закладывать основу для оценки по шкале Апгар, поскольку проблемы с кровообращением или дыханием у новорожденных не всегда были физически очевидными, что часто приводило к смерти. Апгар работал с коллегами, чтобы быстро оценить здоровье ребенка в первую минуту жизни, выявляя врожденные дефекты, а также последствия родов, родоразрешения и анестезии матери.

Согласно медицинской легенде, однажды студент подошел к Апгару в кафетерии больницы с вопросом. «Вы всегда говорите нам смотреть на ребенка, когда он рождается, но что именно мы ищем?» Апгар взял салфетку и записал пять вещей, включая частоту сердечных сокращений, дыхание и мышечный тонус. Так родилась шкала Апгар. Она представила результат на национальном собрании анестезиологов в 1952 году и опубликовала его в виде полной рукописи в 1953 году.

«Вирджиния Апгар положила начало неонатологии, то есть лечению новорожденных, — говорит Смайли.После создания шкалы Апгар были открыты первые отделения интенсивной терапии новорожденных.

Другим большим вкладом

Apgar было создание системы клинической оценки, идея, которая была применена во многих других областях.

«Теперь мы используем оценку всего, от комы до отделения интенсивной терапии», — говорит Смайли. Шкала комы Глазго, например, обеспечивает состояние центральной нервной системы, в то время как APACHE II пытается предсказать заболеваемость и смертность пациентов отделения интенсивной терапии.

До своей смерти в возрасте 65 лет Апгар никогда не переставала работать и учиться. В 1959 году она получила степень магистра общественного здравоохранения в Школе общественного здравоохранения Джонса Хопкинса, что привело к ее работе в March of Dimes в качестве главы нового отдела врожденных пороков развития. Вместе с журналисткой и писательницей Джоан Бек она написала популярную книгу Is My Baby All Right? (1972).