Medical and sociological study of social predictors of perinatal risk of complicated pregnancy and preterm birth: a cohort study

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

BACKGROUND: The current Russian demographics is characterized by a declining birth rate and a high rate of complications during pregnancy and childbirth. Choosing the best pregnancy management and childbirth method is impossible without due consideration of perinatal risk factors.

AIM: To determine the perinatal risk of complicated pregnancy in women with premature birth using social predictors.

METHODS: The study conducted in 2024 included 118 women admitted to the maternity wards of the Clinical Perinatal Center of the Saratov Region for complicated pregnancies that ended in premature birth. The control group included 385 women with complicated pregnancies ended in term births. In both groups, respondents were differentiated by the degree of perinatal risk during pregnancy using the scale of perinatal risk factors proposed by Radzinsky et al., which includes additional social parameters of pregnant women. The survey of respondents was analyzed using standard algorithms in SPSS Statistics and Microsoft Excel. Correlation analysis was performed by calculating the Spearman’s rank correlation. A combination of factor and discriminant analyses was used to predict a pregnancy outcome.

RESULTS: In the premature birth group, the perinatal risk of pregnancy complications was low and medium in 53.8% of women, who underwent regular medical checkups in antenatal clinics, indicating that the perinatal risk of the respondents was underestimated. A combination of factor and discriminant analysis based on the respondent’s age, husband’s age, marital status, family size, number of children, number of minor children, average monthly income per family member, number of pregnancies, number of sexual partners, smoking, chronic and hereditary diseases allowed to accurately predict the pregnancy outcome in 92.4% of cases.

CONCLUSION: The study verified the social profile of pregnant women, which are significantly associated with the degree of perinatal risk of complicated pregnancy and childbirth.

About the authors

Anastasiya A. Rebrova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: rebrova_a@list.ru
ORCID iD: 0009-0004-7250-9567
SPIN-code: 9844-4578
Russian Federation, Saratov

Lada V. Rebrova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: rebrova_a@list.ru
ORCID iD: 0009-0001-3657-1062
SPIN-code: 8895-7469
Russian Federation, Saratov

Irina L. Krom

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Author for correspondence.
Email: irina.crom@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1355-5163
SPIN-code: 4854-1094

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Saratov

Anna I. Samsonova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: bespeshnui_angel@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0326-1380
SPIN-code: 1042-1930
Russian Federation, Saratov

Elena A. Andriyanova

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: elena-andriyanova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6250-8331
SPIN-code: 8378-3460

Dr. Sci. (Sociology), Professor

Russian Federation, Saratov

Alexander S. Fedonnikov

Saratov State Medical University named after V.I. Razumovsky

Email: fedonnikov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0344-4419
SPIN-code: 2248-5246

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Saratov

References

  1. Sokolovskaya TA, Stupak VS, Chizhova GV. Current problems of incidence of pregnant women in the Far East federal district: basic background and directions for forming prevention programs. Current problems of health care and medical statistics. 2021;(3):475–491. doi: 10.24412/2312-2935-2021-3-475-491 EDN: SSTRPU
  2. Kotova EG, Kobyakova OS, Starodubov VI, et al. Main indicators of maternal and child health, activities of child protection and maturity services in the Russian Federation. Statistical materials. Moscow: Federal Research Institute for Health Care Organization and Information; 2022. 171 p. (In Russ.) ISBN: 978-5-94116-094-5 doi: 10.21045/978-5-94116-094-5 EDN: NPLAKX
  3. Sokolovskaya TA, Stupak VS. Morbidity of pregnant women in the Russian Federation: trends and prognosis. Russian bulletin of obstetrician-gynecologist. 2022;22(5):7–14. doi: 10.17116/rosakush2022220517 EDN: KJPMWH
  4. Nosirova MP, Asfiyaeva KhM, Kabirzoda TD. The state of reproductive health of pregnant women at the primary care link. In: Fundamental science and technology. A collection of scientific articles based on the materials of the XII International scientific and practical conference. Volume part 3. Ufa, 2023. Ufa: SPC Herald of Science; P. 113–119. (In Russ.) EDN: DHVFKJ
  5. Prisyazhnaya NV. Sociology of social orphanhood: contemporary discourses on the problem. In: Society and Health: Current State and Development Trends. Proceedings of the All-Russian Scientific and Practical Conference, with international participation. 2013. Moscow: Sechenov First Moscow State Medical University; 2013. P. 185–194. (In Russ.) EDN: QCFTRQ
  6. Manerova OA, Markina AYu. Social and economic efficiency of modernization of the system of prevention of early social orphanhood. Public health and health care. 2023;(1(76)):57–61. doi: 10.56685/18120555_2023_76_1_57 EDN: ZWUUKS
  7. Reshetnikov AV, Prisyazhnaya NV. Studying the nature of social orphanhood in correlation with status characteristics and personal health. Sociology of medicine. 2020;19(1):25–31. doi: 10.17816/1728-2810-2020-19-1-25-31 EDN: NMGYTW
  8. Radzinskii VE, Knyazev SA, Kostin IN. Obstetric risk: maximum information, minimum danger for mother and baby. Moscow: Eksmo; 2009. 167 p. (In Russ.) ISBN: 978-5-699-33608-1
  9. Bezhenar VF, Ivanova LA, Ivanov DO, Krasnogorskaya OL. Preterm birth: current opportunities for prediction and prevention. Pediatrician (St. Petersburg). 2023;14(6):5–13. doi: 10.17816/PED626397 EDN: BWJZSV
  10. Filippov YuN, Abayeva OP, Filippov AYu, Shcheltsina NYu. Patient satisfaction as one of the criteria for obstetric and gynecologic care quality (according to the results of analyzing written complaints from the population of Nizhny Novgorod). Akusherstvo i ginekologiya. 2013;(7):67–71. EDN: RFKYPD
  11. Karpova SS, Ryzhova NK, Klokova UA, et al. Risk assessment and prediction of reproductive outcomes in women with a comprehensive history. Obstetrics and gynecology. News. Views. Education. 2024;12(2):43–49. doi: 10.33029/2303-9698-2024-12-2-43-49 EDN: SSEPUK
  12. Moghassemi S, Adib Moghaddam E, Arab S. Safe motherhood in crisis; threats, opportunities, and needs: a qualitative study. BMC Pregnancy Childbirth. 2024;24(1):4. doi: 10.1186/s12884-023-06202-3 EDN: XBEQVR
  13. Rebrova AA, Krom IL, Erugina MV, et al. Characteristics of the social portrait of pregnant women associated with the degree of prenatal risk of complicated course of pregnanc. Saratov journal of medical scientific research. 2025;21(1):86–89. doi: 10.15275/ssmj2101086 EDN: TTFCJA
  14. Reshetnikov AV. Medical and sociological monitoring: Manual. Moscow, 2003. 1048 p. (In Russ.) ISBN: 5-225-04126-4 EDN: QBMHPD
  15. Meng G, Thompson ME, Hall GB. Pathways of neighbourhood-level socio-economic determinants of adverse birth outcomes. Int J Health Geogr. 2013;12:32. doi: 10.1186/1476-072X-12-32 EDN: WONXPW
  16. Cherkasov SN, Bezmel'nicyna LY, Meshkov DO, Sopova IL. Evaluation of the influence of the risk factors on the current and outputs of pregnancy. Bulletin of Semashko National Research Institute of Public Health. 2019;(3–4):105–112. doi: 10.25742/NRIPH.2019.03.012 EDN: PMBLSO
  17. Yepifanava HK, Surmach MYu. Medical and social portrait of pregnant women and dynamics of behavioral factors of their health for the period from 2007 to 2017 years. Sovremennye problemy gigieny, radiatsionnoi i ehkologicheskoi meditsiny. 2019;(9):143–153. EDN: HVVZQH
  18. Poulsen G, Andersen AN, Jaddoe VWV, et al. Does smoking during pregnancy mediate educational disparities in preterm delivery? Findings from three large birth cohorts. Paediatr Perinat Epidemiol. 2019;33(2):164–171. doi: 10.1111/ppe.12544
  19. Vakhrusheva YuN. Scientific justification for optimizing medical care for women with early spontaneous pregnancy loss [dissertation]. Moscow; 2022. 209 p. (In Russ.) EDN: GVROLV
  20. Agarkova LA, Bukharina IYu, Belova NG, et al. Risk factors and mathematical model of complicated pregnancy using integrative analysis. Bulletin of Siberian medicine. 2019;18(2):6–15. doi: 10.20538/1682-0363-2019-2-6-15 EDN: XCGQTL

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Eco-Vector


 


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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