Evaluación diagnóstica de un nomograma de predicción de preeclampsia

• Autores: Raúl Alegría Guerrero, Carlos Gonzales Medina
• Localización: Revista Peruana de Investigación Materno Perinatal, ISSN-e 2663-113X, Vol. 7, Nº. 2, 2018 (Ejemplar dedicado a: Peruvian Journal of Maternal Perinatal Research), págs. 21-30
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Diagnostic evaluation of a prediction nomogram for preeclampsia
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• Resumen
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    Objetivo. Determinar el estudio de pruebas diagnósticas para el nomograma de predicción propuesto en la estimación del riesgo de preeclampsia. Materiales y métodos. Estudio primario de investigación clínica observacional de casos-controles anidado y de validación del índice de predicción propuesto con el diseño de un nomograma. Se realizó en el Hospital Guillermo Almenara Irigoyen-EsSalud, Lima-Perú, Unidad de Medicina Fetal. Participaron pacientes gestantes asintomáticas de la Red Asistencial Almenara-EsSalud entre el primer o el segundo trimestre de gestación (antes de las 20 semanas) que desarrollaron o no al final del seguimiento preeclampsia severa. Se evaluó los parámetros predictores clínicos, de laboratorio y del doppler de las arterias uterinas. Los datos obtenidos se analizaron bajo un modelo de regresión logística binaria multivariante para construir la ecuación de predicción y el nomograma de predicción. Además, se realizó el análisis de curvas ROC. Resultados. El nomograma de predicción incluye parámetros clínicos, de laboratorio y doppler. Tiene una área bajo la curva (AROC) de 0,82, p<0,001. El nomograma propuesto califica los riesgos en alto, intermedio y bajo. Alcanza una sensibilidad de 82,2%, una especificidad de 75,1%, un VPN 86,6% y un VPP de 98,8%. Conclusiones. El nomograma de predicción de riesgo de preeclampsia predice el desarrollo de preeclampsia con una alta sensibilidad y pude ser utilizado en la práctica clínica.

  • English

    Objective. Determine the study of the diagnostic test of the prediction nomogram for the risk of preeclampsia. Material and method. A nested case-control analytical observational study and validation of the proposed prediction index was performed with the design of a nomogram. It was performed at the Guillermo Almenara Irigoyen-EsSalud Hospital, Lima-Peru, and Fetal Medicine Unit. Participated asymptomatic pregnant patients of the Almenara-EsSalud Healthcare Network between the first or second trimester of pregnancy that developed or not at the end of the follow-up severe preeclampsia. The clinical, laboratory and Doppler predictors of the uterine arteries were evaluated. The data obtained were analyzed under a multivariate binary logistic regression model to construct the prediction equation and the prediction nomogram. In addition, the ROC curve analysis was performed. Results. The prediction nomogram includes clinical, laboratory and Doppler parameters. It has an area under the curve (AROC) of 0,82, p <0,001. The proposed nomogram qualifies risks in high, intermediate and low. It reaches a sensitivity of 82,2%, a specificity of 75,1%, a VPN 86,6% and a PPV of 98,8%. Conclusions: The nomogram to predictor of risk of severe preeclampsia proposed preeclampsia predicts the development with high sensitivity can be used in clinical practice.