ABSTRACT
RESUMEN Introducción: la preeclampsia (PE) es la principal causa de morbimortalidad materno-fetal en nuestro país. Alteraciones hemodinámicas precoces durante el embarazo podrían predecir la evolución a PE. El machine learning (ML) permite el hallazgo de patrones ocultos que podrían detectar precozmente el desarrollo de PE. Objetivos: desarrollar un árbol de clasificación con variables de hemodinamia no invasiva para predecir precozmente desarrollo de PE. Material y métodos: estudio observacional prospectivo con embarazadas de alto riesgo (n=1155) derivadas del servicio de Obstetricia desde enero 2016 a octubre 2022 para el muestreo de entrenamiento por ML con árbol de clasificación j48. Se seleccionaron 112 embarazadas entre semanas 10 a 16, sin tratamiento farmacológico y que completaron el seguimiento con el término de su embarazo con evento final combinado (PE): preeclampsia, eclampsia y síndrome HELLP. Se evaluaron simultáneamente con cardiografía de impedancia y velocidad de onda del pulso y con monitoreo ambulatorio de presión arterial de 24 hs (MAPA). Resultados: presentaron PE 17 pacientes (15,18%). Se generó un árbol de clasificación predictivo con las siguientes variables: índice de complacencia arterial (ICA), índice cardíaco (IC), índice de trabajo sistólico (ITS), cociente de tiempos eyectivos (CTE), índice de Heather (IH). Se clasificaron correctamente el 93,75%; coeficiente Kappa 0,70, valor predictivo positivo (VPP) 0,94 y negativo (VPN) 0,35. Precisión 0,94, área bajo la curva ROC 0,93. Conclusión: las variables ICA, IC, ITS, CTE e IH predijeron en nuestra muestra el desarrollo de PE con excelente discriminación y precisión, de forma precoz, no invasiva, segura y con bajo costo.
ABSTRACT Background: Preeclampsia (PE) is the main cause of maternal-fetal morbidity and mortality in our country. Early hemodynamic changes during pregnancy could predict progression to PE. Machine learning (ML) enables the discovery of hidden patterns that could early detect PE development. Objectives: The aim of this study was to build a classification tree with non-invasive hemodynamic variables for the early prediction of PE occurrence. Results: Seventeen patients (15.18%) presented PE. A predictive classification tree was generated with arterial compliance index (ACI), cardiac index (CI), cardiac work index (CWI), ejective time ratio (ETR), and Heather index (HI). A total of 93.75% patients were correctly classified (Kappa 0.70, positive predictive value 0.94 and negative predictive value 0.35; accuracy 0.94, and area under the ROC curve 0.93). Conclusion: ACI, CI, CWI, ETR and HI variables predicted the early development of PE in our sample with excellent discrimination and accuracy, non-invasively, safely and at low cost.
ABSTRACT
Resumen Introducción : La evidencia científica sugiere que es trategias de atención conjunta madre-hijo facilitarían el conocimiento de métodos anticonceptivos (MAC) y su acceso. El objetivo fue evaluar el efecto del Modelo de atención integrada de la madre y el niño sobre la adherencia y conocimientos de MAC en mujeres durante el primer semestre postparto. Métodos : Se realizó un estudio de intervención, se conformaron 2 grupos, GI: grupo de intervención (3 con troles hasta los 6 meses postparto) y GC: grupo control (un control a los 6 meses postparto). La intervención consistió en asesoramiento presencial acerca de MAC combinada con folletería informativa y mensajes de WhatsApp®. Se recabaron datos sociodemográficos, an tecedentes gineco-obstétricos, uso y conocimientos de MAC. Se comparó la adherencia al uso y el conocimiento de MAC en ambos grupos a los 6 meses post parto. El análisis se realizó mediante el software R versión 4.0.3. Resultados : Se incorporaron 39 mujeres en cada grupo. Se halló una diferencia en el uso de MAC entre grupos a los 6 meses (92.3% vs. 64.1%), siendo más eleva do su uso en el GI. Se hallaron diferencias significativas en el conocimiento de algunos MAC a los 6 meses. Un mayor porcentaje de mujeres del GI conocía las pastillas anticonceptivas (p = 0.009), ligadura de trompas (p = 0.04) y la vasectomía (p = 0.010), en comparación con el GC. Discusión : La intervención en el postparto temprano con diversas estrategias de comunicación e información pueden ser útiles para elegir el MAC que se considere más adecuado para cada mujer y su utilización correcta.
Abstract Introduction : Scientific evidence suggests that moth er-child joint care strategies would facilitate knowledge of contraceptive methods (MAC) and their access. The objective was to evaluate the effect of the Integrated Mother and Child Care Model on adherence and knowl edge of CAM in women during the first postpartum semester. Methods : An intervention study was carried out, 2 groups were formed, GI: intervention group (3 controls up to 6 months postpartum) and GC: control group (one control at 6 months postpartum). The intervention con sisted of face-to-face counseling about MAC combined with informative brochures and WhatsApp® messages. Sociodemographic data, gynecological and obstetric history, use and knowledge of contraceptive methods were collected. Adherence to the use and knowledge of MAC were compared in both groups at 6 months post partum. The analysis was performed using R software version 4.0.3. Results : Thirty-nine women were incorporated into each group. A difference was found in the use of MAC between groups at 6 months (92.3% vs. 64.1%), its use being higher in GI. Significant differences were found in the knowledge of some MAC at 6 months. A higher percentage of women in GI knew about birth control pills (p = 0.009), tubal ligation (p = 0.04) and vasectomy (p = 0.010), compared to GC. Discussion : Early postpartum intervention with vari ous communication and information strategies can be useful to choose the MAC that is considered most ap propriate for each woman and its correct use.