Curvas de crecimiento personalizadas para optimizar el diagnóstico de restricción de crecimiento intrauterino

RESUMEN

Introducción: Los fetos con restricción de crecimiento intrauterino (RCIU) tienen riesgo alto de morbimortalidad perinatal y existe mucha dificultad para diferenciarlos de los pequeños para la edad gestacional (PEG), debido a que incluso la ecografía Doppler tiene limitaciones al respecto. Se ha planteado que las curvas de crecimiento personalizadas podrían esclarecer esta disyuntiva. Objetivos: Diseñar un software con curvas de crecimiento personalizadas para optimizar el diagnóstico de RCIU en EsSalud. Diseño: estudio comparativo, observacional y descriptivo. Institución Hospital Edgardo Rebagliati Martins (HNERM), EsSalud, Lima, Perú. Participantes Gestantes y sus fetos y recién nacidos. Metodología: Se construyó una curva de crecimiento con mediciones ultrasónicas de fetos de gestantes del HNERM cuyo peso se conoció al nacimiento y, en base a esta, se diseñó un software con curvas personalizadas. Se usó t de student, ANOVA y pruebas no paramétricas para el estudio estadístico y se consideró p<0,05 para la significancia. Principales medidas de resultados: Curva de crecimiento fetal personalizada. Resultados: Se seleccionó 29 239 recién nacidos, atendidos entre 2003 y 2010. El peso neonatal estuvo influido por la talla materna, el peso pregestacional, la edad materna (ANOVA F=3,8; F= 214,7 y F=11,2, respectivamente; p<0,05), el sexo fetal masculino y la multiparidad (t de student; p<0,001). Se diseñó un software, basado en estos parámetros, para la predicción del peso fetal para cada semana gestacional. Conclusiones: Se diseñó un software con curvas de crecimiento intrauterino personalizadas para optimizar el diagnóstico de fetos con RCIU, en EsSalud.

ABSTRACT

Background: Fetuses with intrauterine growth restriction (IUGR) are at high risk of perinatal morbidity and mortality and there is much difficulty to differentiate fetuses with IUGR from those small for gestational age (SGA), because even Doppler ultrasound has limitations in this regard. It has been suggested that customized growth curves could shed light on this dilemma. Objectives: To design a customized growth curves software to optimize IUGR diagnosis at EsSalud. Design: Comparative, observational and descriptive study. Setting: Hospital Edgardo Rebagliati Martins (HNERM), EsSalud, Lima, Peru. Participants: Pregnant women and their fetuses and newborns. Methods: An intrauterine growth curve was constructed with ultrasound fetal measurements born and newborn weight recorded at HNERM and, based on this a customized growth curves software was designed. Students t, ANOVA and non-parametric tests were used. Differences were considered significant when p <0.05. Main outcome measures: Customized fetal growth curve. Results: We selected 29 239 newborns between 2003 and 2010. Neonatal weight was found to be influenced by maternal height, pre-gestational weight, maternal age (ANOVA F= 3.8; F= 214.7; and F=11.2 respectively; p<0,05), male fetal sex and multiparity (student t test, p<0,001). Software was designed based on these parameters for predicting fetal weight for each gestational week. Conclusions: Customized fetal growth curves software was designed in order to optimize IUGR fetuses diagnosis at EsSalud.