<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-27T13:50:40Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/60457" metadataPrefix="dim">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/60457</identifier><datestamp>2023-07-20T19:01:45Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><dim:dim xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="f890b110ffb4d2b0" confidence="600" orcid_id="">Cortés Pérez, Susana</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="9bc3d020-9a7b-4846-a358-0136266eff9e" confidence="600" orcid_id="">Ferrero Viñas, Ana</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="84909c4d-a658-4c0f-b20f-b281e9a27eab" confidence="600" orcid_id="">Gómez Ginés, Isabel</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="editor" lang="es" authority="EDUVA60" confidence="600" orcid_id="">Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2023-07-20T11:48:09Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2023-07-20T11:48:09Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2023</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">La preeclampsia es una enfermedad que afecta al 3-8% de las &#xd;
gestaciones. Constituye la segunda causa de mortalidad materna y la primera de &#xd;
prematuridad iatrogénica en países desarrollados. Dado su curso insidioso y su relación &#xd;
con el desenlace de efectos adversos, se han desarrollado distintos modelos de cribado &#xd;
de riesgo de preeclampsia. Los más representativos son el algoritmo del FMF y el del &#xd;
Hospital Clínic de Barcelona, ambos de carácter multiparamétrico.&#xd;
Con este estudio se pretende conocer la sensibilidad y especificidad del punto &#xd;
de corte actual utilizado que es de ≥1/100 en nuestro hospital (HCUV). Como objetico &#xd;
secundario se busca la estimación del punto de corte más adecuado para la detección &#xd;
de nuestra población de riesgo con una mínima tasa de falsos positivos (TFP). &#xd;
Estudio observacional retrospectivo de cohortes. Incluye las &#xd;
gestaciones únicas entre 11+2 y 14+1 semanas de gestación que acudieron a la &#xd;
consulta prenatal del primer trimestre de gestación en el Edificio Rondilla del Hospital &#xd;
Clínico Universitario de Valladolid.&#xd;
Se analizaron 785 pacientes de las cuales el 2,7% desarrolló &#xd;
preeclampsia. El porcentaje de pacientes con IR de preeclampsia alto en el 1º trimestre &#xd;
fue del 9,7 % (76 pacientes). Con el punto de corte actual utilizado en la práctica clínica &#xd;
(≥1/100) se obtiene una sensibilidad del 50 % y una especificidad del 91%. A través de &#xd;
la curva COR se estimó el punto de corte más adecuado (≥1/117) con una sensibilidad &#xd;
del 55% y una especificidad del 90%, para una tasa de falsos positivos (TFP) del 10%. &#xd;
El área bajo la curva (AUC) es de 0,74 con un intervalo de confianza del 95% &#xd;
comprendido ente 0,80 y 0,92. El punto de corte óptimo para preeclampsia precoz sería &#xd;
≥ 1/111, y se obtendría una tasa de detección del 75%, con una especificidad del 89%. &#xd;
El mejor punto de corte para clasificar a nuestra población de riesgo es de &#xd;
(≥1/117) con una sensibilidad del 55% y una especificidad del 90%, para una tasa de &#xd;
falsos positivos (TFP) del 10%. El área bajo la curva (AUC) es de 0,74 lo que nos indicar &#xd;
una buena capacidad discriminante del punto de corte. Para la detección de PE precoz &#xd;
en nuestra población el mejor punto de corte obtenida es ≥ 1/111 con una tasa de &#xd;
detección del 75% y una especificidad del 89%. El punto de corte obtenido del estudio &#xd;
de Mendoza et al. es de (≥1/137). Nuestros datos concuerdan con la literatura.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="degree" lang="es">Grado en Medicina</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="rights" lang="*">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="es">Embarazo - Complicaciones</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Preeclampsia</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Cribado</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Primer trimestre</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="title" lang="es">Validez externa del algoritmo para el cribado de preeclampsia durante el primer trimestre del embarazo</dim:field>
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