Predicción del peso futuro entre los recién nacidos pequeños para la edad gestacional, promedio para la edad...

Área de la Ciencia:

• Perinatología
• Medicina materna y fetal
• Ultrasonido neonatal

Sus antecedentes:

• La estimación precisa del peso fetal es crucial para el manejo de los embarazos y los resultados neonatales.
• Los métodos tradicionales a menudo se basan en estimaciones estáticas cercanas a la entrega, que pueden carecer de precisión.
• El modelo Gestation-Adjusted Projection (GAP) ofrece un nuevo enfoque que utiliza la extrapolación basada en percentiles para una predicción más dinámica.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la precisión del modelo de proyección de GAP para predecir el peso al nacer en neonatos categorizados como pequeños (SGA), apropiados (AGA) o grandes para la edad gestacional (LGA).
• Evaluar el impacto del índice de masa corporal (IMC) materno elevado en la precisión de la predicción del modelo GAP.

Principales métodos:

• Revisión retrospectiva de embarazos individuales, vivos y no anómalos entregados después de 28 semanas entre 2016-2023.
• Los criterios de inclusión requerían ecografías de crecimiento en el tercer trimestre y exámenes anatómicos a mitad de la gestación.
• La precisión de la predicción GAP se definió como la predicción del peso al nacer dentro del 10% de la real; también se analizaron el error porcentual y el error porcentual absoluto.

Principales resultados:

• La mediana del error porcentual absoluto para el modelo GAP fue del 8,56%.
• La precisión de la predicción dentro del 10% varió según el IMC materno: 51, 4% (normal), 64, 1% (sobrepeso) y 58, 0% (obeso) (p=0, 031).
• La precisión dentro del 10% se logró en el 64,8% de AGA, el 29,9% de SGA y el 66,9% de LGA (p < 0,001), con SGA infantes frecuentemente subestimados.

Conclusiones:

• El modelo GAP demuestra una mejor precisión en embarazos con un IMC materno elevado.
• El modelo muestra una precisión similar para los bebés LGA y AGA, pero lucha con las predicciones de SGA.
• Los hallazgos sugieren la utilidad del modelo GAP en poblaciones de alto riesgo, incluidas aquellas con obesidad o sospecha de LGA.