MADRID 6 Feb. (EUROPA PRESS) -
Los modelos de predicción existentes para las complicaciones graves de la preeclampsia son más precisos sólo en los dos días posteriores al ingreso hospitalario, y su desempeño se deteriora con el tiempo, según un nuevo estudio del investigador Henk Groen de la Universidad de Groningen, Países Bajos, publicado en 'PLOS Medicine'.
La preeclampsia es una afección potencialmente mortal que puede ocurrir durante el embarazo; de las mujeres a las que se les diagnostica preeclampsia, entre el 5 y el 20 % desarrollarán complicaciones graves.
Dos modelos PIERS (Pre-eclampsia Integrated Estimate of RiSk), el PIERS Machine Learning (PIERS-ML) y el fullPIERS basado en regresión logística, están diseñados para identificar a las personas con mayor o menor riesgo de resultados maternos adversos en las 48 horas posteriores al ingreso hospitalario por preeclampsia. Sin embargo, ambos modelos se utilizan regularmente para la evaluación continua más allá de las primeras 48 horas.
En el nuevo estudio, los investigadores utilizaron datos de 8.843 mujeres diagnosticadas con preeclampsia a una edad gestacional media de 36 semanas entre 2003 y 2016. Los datos incluyeron evaluaciones PIERS-ML y PIERS completa, así como resultados de salud.
El estudio concluyó que ni el modelo PIERS-ML ni el modelo PIERS completo mantuvieron un buen desempeño a lo largo del tiempo para la estratificación repetida del riesgo en mujeres con preeclampsia. El modelo PIERS-ML siguió siendo bueno en general para identificar los grupos de riesgo muy alto y riesgo muy bajo a lo largo del tiempo, pero el desempeño de los grupos más grandes de riesgo alto y riesgo bajo se deterioró significativamente después de 48 horas. El modelo PIERS completo tuvo un desempeño inferior al del modelo PIERS-ML.
"Dado que no existen mejores opciones, los médicos pueden seguir utilizando estos dos modelos para evaluaciones continuas después del primer ingreso por preeclampsia, pero las predicciones deben tratarse con mayor cautela a medida que avanza el embarazo", afirman los autores. Se necesitan más modelos de predicción que funcionen bien a lo largo del tiempo, añaden los investigadores.
"Se diseñaron y validaron modelos de predicción de resultados de hipertensión durante el embarazo para la evaluación inicial de los riesgos para las madres; este estudio muestra que dichos modelos "estáticos", si se utilizan repetidamente a lo largo de los días, producen predicciones cada vez más inexactas", concluyen.
