RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Validez externa del algoritmo para el cribado de preeclampsia durante el primer trimestre del embarazo
A1 Gómez Ginés, Isabel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
K1 Embarazo - Complicaciones
K1 Preeclampsia
K1 Cribado
K1 Primer trimestre
AB La preeclampsia es una enfermedad que afecta al 3-8% de las gestaciones. Constituye la segunda causa de mortalidad materna y la primera de prematuridad iatrogénica en países desarrollados. Dado su curso insidioso y su relación con el desenlace de efectos adversos, se han desarrollado distintos modelos de cribado de riesgo de preeclampsia. Los más representativos son el algoritmo del FMF y el del Hospital Clínic de Barcelona, ambos de carácter multiparamétrico.Con este estudio se pretende conocer la sensibilidad y especificidad del punto de corte actual utilizado que es de ≥1/100 en nuestro hospital (HCUV). Como objetico secundario se busca la estimación del punto de corte más adecuado para la detección de nuestra población de riesgo con una mínima tasa de falsos positivos (TFP). Estudio observacional retrospectivo de cohortes. Incluye las gestaciones únicas entre 11+2 y 14+1 semanas de gestación que acudieron a la consulta prenatal del primer trimestre de gestación en el Edificio Rondilla del Hospital Clínico Universitario de Valladolid.Se analizaron 785 pacientes de las cuales el 2,7% desarrolló preeclampsia. El porcentaje de pacientes con IR de preeclampsia alto en el 1º trimestre fue del 9,7 % (76 pacientes). Con el punto de corte actual utilizado en la práctica clínica (≥1/100) se obtiene una sensibilidad del 50 % y una especificidad del 91%. A través de la curva COR se estimó el punto de corte más adecuado (≥1/117) con una sensibilidad del 55% y una especificidad del 90%, para una tasa de falsos positivos (TFP) del 10%. El área bajo la curva (AUC) es de 0,74 con un intervalo de confianza del 95% comprendido ente 0,80 y 0,92. El punto de corte óptimo para preeclampsia precoz sería ≥ 1/111, y se obtendría una tasa de detección del 75%, con una especificidad del 89%. El mejor punto de corte para clasificar a nuestra población de riesgo es de (≥1/117) con una sensibilidad del 55% y una especificidad del 90%, para una tasa de falsos positivos (TFP) del 10%. El área bajo la curva (AUC) es de 0,74 lo que nos indicar una buena capacidad discriminante del punto de corte. Para la detección de PE precoz en nuestra población el mejor punto de corte obtenida es ≥ 1/111 con una tasa de detección del 75% y una especificidad del 89%. El punto de corte obtenido del estudio de Mendoza et al. es de (≥1/137). Nuestros datos concuerdan con la literatura.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/60457
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/60457
LA spa
DS UVaDOC
RD 04-dic-2024