Un nuevo algoritmo aporta ventajas para el cribado de la preeclampsia

Un nuevo algoritmo aporta 
ventajas para el cribado de la preeclampsia

Un equipo de investigadores de Dexeus Mujer, liderado por el Dr. Bernat Serra, ha realizado un estudio que demuestra la utilidad de un nuevo sistema para detectar el riesgo de preeclampsia. La mayoría de los modelos –algoritmos matemáticos– que actualmente se utilizan se han desarrollado en base a las características de poblaciones concretas, lo que afecta a su fiabilidad si se aplican a otras poblaciones.

La ventaja del nuevo modelo, según sus autores, es que es aplicable a otras poblaciones y, además, se basa en un algoritmo matemático –modelo Gaussiano–  que ya se utiliza para la detección del Síndrome de Down, lo que facilita su empleo simultáneo y por lo tanto su implementación en nuestro entorno (entre las 8 y las 13 semanas).

La detección de las mujeres con riesgo incrementado de padecer este trastorno durante la gestación permite reducir el riesgo en hasta un 80% de los casos más precoces mediante la administración diaria de aspirina a bajas dosis.  

Para comprobar su fiabilidad, se llevó a cabo un estudio multicéntrico sobre una muestra de 6.893 embarazos únicos con una incidencia de preeclampsia del 2,3%. 

 

La eficacia de estos modelos matemáticos se evalúa en base a la capacidad de detección para una tasa de falsos positivos determinada, que en el caso de la preeclampsia la mayoría de estudios han establecido en un 10%.  Los modelos que actualmente se emplean alcanzan tasas de detección que oscilan entre el 85%-95% y el modelo actual mostró una tasa del 94%. 

A new model for screening for early-onset preeclampsia.

Serra B, Mendoza M, Scazzocchio E, Meler E, Nolla M, Sabrià E, Rodríguez I, Carreras E.

Am J Obstet Gynecol. 2020 Jan 20. pii: S0002-9378(20)30027-2. doi: 10.1016/j.ajog.2020.01.020.

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