Risiken für Komplikationen bei Schwangerschaften mit Terminüberschreitung - ein Machine-Learning-Ansatz unter Verwendung schwedischer, bevölkerungsbezogener Gesundheitsregister

• Antragstellerin: Dr. Stefanie Schmauder
• Fachliche Zuordnung: Gynäkologie und Geburtshilfe ; Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504494065

Das Fortbestehen einer Schwangerschaft über den errechneten Entbindungstermin (ET) hinaus (>40+0 Schwangerschaftswochen (SSW)), kann die Risiken für mütterliche und kindliche Komplikationen erhöhen, auch wenn keine Erkrankungen bei Mutter oder Fetus vorbestehen. Diese Komplikationen können lebensbedrohlich sein, oder die Gesundheit langfristig beeinträchtigen. Hierzu gehören postpartale Hämorrhagien (PPH) oder schwere Geburtsverletzungen bei der Mutter und Asphyxie oder intrauteriner Fruchttod (IUFT) beim Kind. Aus diesem Grund wird weltweit überwiegend eine Geburtseinleitung ab vollendeten 41 SSW (41+0 SSW) empfohlen. Dies hat zu einem Anstieg der Geburtseinleitung geführt, sogar in Entwicklungs- und Schwellenländern. Ab welchem Gestationsalter die Geburtseinleitung dem Abwarten des spontanen Geburtsbeginns überlegen ist, wird trotz diverser randomisiert kontrollierter Studien (RCT) in den letzten Jahrzehnten allerdings weiterhin kontrovers diskutiert. Ziel der vorliegenden Studie ist es daher zu untersuchen, ab welchem Gestationsalter nach dem ET die Risiken definierter Komplikationen bei Mutter und Kind durch eine Geburtseinleitung reduziert werden können. Verglichen wird hierbei mit dem Abwarten des spontanen Geburtsbeginns bis 42+0 SSW. Erstmals werden dabei für die statistische Analyse Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt. Die Studienpopulation umfasst gesunde Schwangere nach dem ET mit einer unkomplizierten Einlingsschwangerschaft. Die Daten der eingeschlossenen Schwangerschaften werden sowohl dem Schwedischen Geburtsregister, als auch dem Schwedischen Schwangerschaftsregister im Zeitraum vom 1. Januar 1997 bis 31. Oktober 2021 entnommen. Dies wird zu einer Studienpopulation von fast zwei Millionen Schwangerschaften führen. Über die individuelle Schwedische Personennummer (PIN) werden die Daten aus weiteren Schwedischen Nationalen Gesundheitsregistern verknüpft. Dadurch können eine Vielzahl von Variablen ("features") in den statistischen Modellen berücksichtigt werden, einschließlich detaillierter Daten zur Krankengeschichte, Medikation und zum sozioökonomischen Status. Untersucht werden zunächst drei kindliche (neonataler Tod, IUFT, APGAR < 7 5 Minuten postpartal) und zwei mütterliche (vaginal operative Entbindung, Sectio Caesarea) Outcomes. Mit Methoden des unüberwachten Lernens werden Korrelationen nicht nur zwischen den bekannten Einflussfaktoren (z.B. Alter der Mutter, Body-Mass-Index), aber auch bisher nicht untersuchten Einflussfaktoren (z.B. Geburtsanamnese der Mutter) und den Outcomes identifiziert und mit überwachten Methoden quantifiziert. Auf diese Weise kann das individuelle Risikoprofil einer Schwangeren berücksichtigt werden, um die Indikation für eine Geburtseinleitung in Abhängigkeit des Gestationsalter zu stellen. Zukünftig könnten so die werdenden Mütter gemeinsam mit dem geburtshilflichen Team dabei unterstützt werden, eine individuelle und evidenzbasierte informierte Entscheidung zu treffen.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: Schweden
• Gastgeber: Professor Olof Stephansson