medigraphic.com
ENGLISH

Revista Archivo Médico de Camagüey

ISSN 1025-0255 (Digital)
  • Mostrar índice
  • Números disponibles
  • Información
    • Información general        
    • Directorio
  • Publicar
    • Instrucciones para autores        
  • medigraphic.com
    • Inicio
    • Índice de revistas            
    • Registro / Acceso
  • Mi perfil

2022, Número 1

<< Anterior Siguiente >>

AMC 2022; 26 (1)


Biometría fetal del segundo trimestre: predicción de nacimientos pequeños y grandes para la edad gestacional

Álvarez-Guerra-González E, Sarasa-Muñoz NL, Cañizares-Luna O, Ramírez-Mesa C, Borrego-Gutiérrez D, Artiles-Santana A
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 48
Paginas:
Archivo PDF: 872.10 Kb.


PALABRAS CLAVE

biometría, peso fetal, edad gestacional, diámetro abdominal sagital, peso al nacer.

RESUMEN

Introducción: La biometría médica ha permitido identificar variables predictoras del peso al nacimiento.
Objetivo: Determinar el poder discriminatorio local y desempeño de variables biométricas fetales a las 22 semanas sobre la condición trófica del recién nacido.
Métodos: Se realizó estudio observacional, analítico y retrospectivo en tres áreas de salud del municipio Santa Clara, en el período comprendido entre enero de 2013 a diciembre de 2019. De una población de 6 035 nacidos se seleccionaron 2 454 por muestreo simple aleatorio. Se obtuvieron datos de registros de las consultas de genética. En el análisis se construyeron áreas bajo la curva Receiver Operating Characteristic y se calcularon indicadores de desempeño para pruebas diagnósticas.
Resultados: Las áreas bajo la curva de las variables biométricas discriminan a los nacidos pequeños y grandes para la edad gestacional. En los pequeños sobrepasan a los 0,840 a excepción de la longitud del fémur; en los grandes el peso fetal estimado alcanza una curva de 0,715 el resto son inferiores. Se estiman puntos de corte locales. Los indicadores de desempeño de la biometría mantienen un comportamiento regular; los que se estiman al transformar los valores a partir de las tablas de referencia son más específicos con valores por encima del 80 %; mientras que los calculados después de transformar las variables por los puntos de corte estimados elevan la sensibilidad por encima del 60 %.
Conclusiones: Todas las variables biométricas tienen capacidad discriminatoria para las desviaciones de la condición trófica al nacer, de preferencia para los nacimientos pequeños para la edad gestacional. Los puntos de corte óptimo identificados difieren de los establecidos en las tablas de referencias. Los indicadores de desempeño de las variables biométricas fetales demostraron superioridad según los puntos de corte estimados respecto a los de las tablas de referencia.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Moreno-Fernandez J, Ochoa JJ, Lopez-Frias M, Díaz-Castro J. Impact of Early Nutrition, Physical Activity and Sleep on the Fetal Programming of Disease in the Pregnancy: A Narrative Review. Nutrients [Internet]. 2020 Dic [citado 03 Nov 2022];12(12):3900. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7766505/ 1.

  2. Freire Carrera MA, Alvarez Ochoa R, Vanegas Izquierdo PE, Peña Cordero SJ. Bajo peso al nacer: Factores asociados a la madre. Revista Científica y Tecnológica UPSE [Internet]. 2020 [citado 03 Nov 2022];7(2):01-8. Disponible en: Disponible en: https://incyt.upse.edu.ec/ciencia/revistas/index.php/rctu/article/view/527/478 2.

  3. World Health Organization. WHO Global status report on alcohol and health 2018 [Internet]. Geneva: WHO; 2018 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: https://www.mhinnovation.net/resources/who-global-status-report-alcohol-and-health-2018 3.

  4. Ministerio de Salud Pública. Programa Nacional de Atención Materno Infantil 1999 [Internet]. La Habana: Minsap; 2012 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: https://files.sld.cu/sida/files/2012/01/programa-nacional-de-atencion-materno-infantil-1999.pdf 4.

  5. Aggarwal N, Sharma GL. Fetal ultrasound parameters: Reference values for a local perspective. Indian J Radiol Imaging [Internet]. 2020 Abr-Jun [citado 03 Nov 2022];30(2):149-55. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7546290/ 5.

  6. Campbell S, Wilkin D. Ultrasonic measurement of fetal abdomen circumference in the estimation of fetal weight. Br J Obstet Gynecol. 1975 Sep;82(9):689-97.

  7. Hiersch L, Melamed N. Fetal growth velocity and body proportion in the assessment of growth. Am J Obstet Gynecol [Internet]. 2018 Feb [citado 03 Nov 2022];218(2):S700-S11. Disponible en: Disponible en: https://www.ajog.org/article/S0002-9378(17)32489-4/pdfSummary 7.

  8. Sosa-Olavarría A, Álvarez-Moya E, Schenone Giugni MH, Pianigiani Edgardo C, Zurita-Peralta J, Schenone Giugni CV. Índice cefálico/abdominal/femoral (C+AF), herramienta antropométrica efectiva en la evaluación del crecimiento fetal y de sus desviaciones. Rev peru ginecol obstet [Internet]. 2020 Oct-Dic [citado 03 Nov 2022];66(4). Disponible en: Disponible en: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2304-51322020000400003 8.

  9. Montoya-Restrepo NE, Correa-Morales JC. Curvas de Peso al Nacer. Rev salud pública [Internet]. 2007 Ene-Mar [citado 03 Nov 2022];9(1). Disponible en: Disponible en: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0124-00642007000100003 9.

  10. Ferreiro RM, Valdés Amador L. Eficacia de distintas fórmulas ecográficas en la estimación del peso fetal a término. Rev cuba obstet ginecol [Internet]. 2010 [citado 03 Nov 2022];36(4):490-501. Disponible en: Disponible en: https://docplayer.es/32035413-Eficacia-de-distintas-formulas-ecograficas-en-la-estimacion-del-peso-fetal-a-termino.html 10.

  11. Armesto D, España B. Pruebas Diagnósticas: Curvas ROC. Electron J Biomed [Internet]. 2011 [citado 03 Nov 2022];1:77-82. Disponible en: Disponible en: https://biomed.uninet.edu/2011/n1/armesto.pdf 11.

  12. Kumar R, Indrayan A. Receiver operating characteristic (ROC) curve for medical researchers. Indian Pediatr [Internet]. 2011 Abr [citado 03 Nov 2022];48(4):277-87. Disponible en: Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007/s13312-011-0055-4 12.

  13. Asociación Médica Mundial. Declaración de Helsinki de la AMM-Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos [Internet]. 2013 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: http://www.redsamid.net/archivos/201606/2013-declaracion-helsinki-brasil.pdf 13.

  14. Águila Setién S, Delgado Calzado JJ, Breto García A, Cabezas Cruz E, Santisteban Alba S, et al. Consenso de Procederes diagnósticos y terapéuticos en Obstetricia y Perinatología. Ciudad de La Habana: MINSAP; 2010.

  15. Álvarez-Guerra González E, Hernández Díaz D, Sarasa Muñoz NL, Barreto Fiu EE, Limas Pérez Y, Cañizares Luna O. Biometría fetal: capacidad predictiva para los nacimientos grandes para la edad gestacional. Arch méd Camagüey [Internet]. 2017 [citado 03 Nov 2022];21(6):695-704. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/amc/v21n6/amc030617.pdf 15.

  16. Alvarez-Guerra González E, Hernández Díaz D, Sarasa Muñoz NL, Limas Pérez Y, Orosco Muñoz C, Artiles Santana A. Biometría fetal: capacidad predictiva para los nacimientos pequeños según su edad gestacional. Medicentro [Internet]. 2017 [citado 03 Nov 2022];21(2):112-9. Disponible en: Disponible en: http://www.medicentro.sld.cu/index.php/medicentro/article/view/2142/1943 16.

  17. Molina Hernández OR, Monteagudo Ruiz CL. Caracterización perinatal del recién nacido macrosómico. Rev cuba obstet ginecol [Internet]. 2010 Sep;36(3):313-21. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/gin/v36n3/gin02310.pdf17.

  18. Hadlock FP, Deter RL, Harrist RB, Park S. Estimating fetal age: computer-assisted analysis of multiple fetal growth parameters. Radiology. 1984;152(2):497-501.

  19. Nathan R, Savabi M, Beddow ME, Katukuri VR, Fritts CM, Izquierdo LA, et al. The Hadlock method is superior to newer methods for the prediction of the birth weight percentile. J Ultrasound Med [Internet]. 2019 Mar [citado 03 Nov 2022];38(3):587-96. Disponible en: Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jum.14725 19.

  20. Wanyonyi S, Orwa J, Ozelle H, Martínez J, Atsali E, Vinayak S, et al. Routine third‐trimester ultrasound for the detection of small‐for‐gestational age in low‐risk pregnancies (ROTTUS study): randomized controlled trial. Ultrasound Obstet Gynecol [Internet]. 2021 Jun [citado 03 Nov 2022];57(6):910-16. Disponible en: Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33619823/ 20.

  21. Corley Price R, Roeckner J, Odibo L, Odibo A. Comparing fetal biometric growth velocity versus estimated fetal weight for prediction of neonatal small for gestational age. J Matern Fetal Neonatal Med [Internet]. 2022 Oct [citado 03 Nov 2022];35(20):3931-36. Disponible en: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/14767058.2020.184465221.

  22. Moraitis AA, Shreeve N, Sovio U, Brocklehurst P, Heazell AEP, Thornton JG, et al. Universal third-trimester ultrasonic screening using fetal macrosomia in the prediction of adverse perinatal outcome: A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. PLoS Med [Internet]. 2020 Oct [citado 03 Nov 2022];17(10):e1003190. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7553291/ 22.

  23. Roeckner JT, Odibo L, Odibo AO. The value of fetal growth biometry velocities to predict large for gestational age (LGA) infants. J Matern Fetal Neonatal Med [Internet]. 2022 Jun [citado 03 Nov 2022];35(11):2099-2104. Disponible en: Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32546027/ 23.

  24. Monier I, Ego A, Benachi A, Hocquette A, Blondel B, Goffinet F, et al. Comparison of the performance of estimated fetal weight charts for the detection of small‐and large‐for‐gestational age newborns with adverse outcomes: a French population‐based study. BJOG[Internet]. 2021 Nov [citado 03 Nov 2022];129(6):938-48. Disponible en: Disponible en: https://europepmc.org/article/med/34797926 24.

  25. Moreno-Fernandez J, Ochoa JJ, Lopez-Frias M, Díaz-Castro J. Impact of Early Nutrition, Physical Activity and Sleep on the Fetal Programming of Disease in the Pregnancy: A Narrative Review. Nutrients [Internet]. 2020 Dic [citado 03 Nov 2022];12(12):3900. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7766505/ 1.

  26. Freire Carrera MA, Alvarez Ochoa R, Vanegas Izquierdo PE, Peña Cordero SJ. Bajo peso al nacer: Factores asociados a la madre. Revista Científica y Tecnológica UPSE [Internet]. 2020 [citado 03 Nov 2022];7(2):01-8. Disponible en: Disponible en: https://incyt.upse.edu.ec/ciencia/revistas/index.php/rctu/article/view/527/478 2.

  27. World Health Organization. WHO Global status report on alcohol and health 2018 [Internet]. Geneva: WHO; 2018 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: https://www.mhinnovation.net/resources/who-global-status-report-alcohol-and-health-2018 3.

  28. Ministerio de Salud Pública. Programa Nacional de Atención Materno Infantil 1999 [Internet]. La Habana: Minsap; 2012 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: https://files.sld.cu/sida/files/2012/01/programa-nacional-de-atencion-materno-infantil-1999.pdf 4.

  29. Aggarwal N, Sharma GL. Fetal ultrasound parameters: Reference values for a local perspective. Indian J Radiol Imaging [Internet]. 2020 Abr-Jun [citado 03 Nov 2022];30(2):149-55. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7546290/ 5.

  30. Campbell S, Wilkin D. Ultrasonic measurement of fetal abdomen circumference in the estimation of fetal weight. Br J Obstet Gynecol. 1975 Sep;82(9):689-97.

  31. Hiersch L, Melamed N. Fetal growth velocity and body proportion in the assessment of growth. Am J Obstet Gynecol [Internet]. 2018 Feb [citado 03 Nov 2022];218(2):S700-S11. Disponible en: Disponible en: https://www.ajog.org/article/S0002-9378(17)32489-4/pdfSummary 7.

  32. Sosa-Olavarría A, Álvarez-Moya E, Schenone Giugni MH, Pianigiani Edgardo C, Zurita-Peralta J, Schenone Giugni CV. Índice cefálico/abdominal/femoral (C+AF), herramienta antropométrica efectiva en la evaluación del crecimiento fetal y de sus desviaciones. Rev peru ginecol obstet [Internet]. 2020 Oct-Dic [citado 03 Nov 2022];66(4). Disponible en: Disponible en: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2304-51322020000400003 8.

  33. Montoya-Restrepo NE, Correa-Morales JC. Curvas de Peso al Nacer. Rev salud pública [Internet]. 2007 Ene-Mar [citado 03 Nov 2022];9(1). Disponible en: Disponible en: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0124-00642007000100003 9.

  34. Ferreiro RM, Valdés Amador L. Eficacia de distintas fórmulas ecográficas en la estimación del peso fetal a término. Rev cuba obstet ginecol [Internet]. 2010 [citado 03 Nov 2022];36(4):490-501. Disponible en: Disponible en: https://docplayer.es/32035413-Eficacia-de-distintas-formulas-ecograficas-en-la-estimacion-del-peso-fetal-a-termino.html 10.

  35. Armesto D, España B. Pruebas Diagnósticas: Curvas ROC. Electron J Biomed [Internet]. 2011 [citado 03 Nov 2022];1:77-82. Disponible en: Disponible en: https://biomed.uninet.edu/2011/n1/armesto.pdf 11.

  36. Kumar R, Indrayan A. Receiver operating characteristic (ROC) curve for medical researchers. Indian Pediatr [Internet]. 2011 Abr [citado 03 Nov 2022];48(4):277-87. Disponible en: Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007/s13312-011-0055-4 12.

  37. Asociación Médica Mundial. Declaración de Helsinki de la AMM-Principios éticos para las investigaciones médicas en seres humanos [Internet]. 2013 [citado 03 Nov 2022]. Disponible en: Disponible en: http://www.redsamid.net/archivos/201606/2013-declaracion-helsinki-brasil.pdf 13.

  38. Águila Setién S, Delgado Calzado JJ, Breto García A, Cabezas Cruz E, Santisteban Alba S, et al. Consenso de Procederes diagnósticos y terapéuticos en Obstetricia y Perinatología. Ciudad de La Habana: MINSAP; 2010.

  39. Álvarez-Guerra González E, Hernández Díaz D, Sarasa Muñoz NL, Barreto Fiu EE, Limas Pérez Y, Cañizares Luna O. Biometría fetal: capacidad predictiva para los nacimientos grandes para la edad gestacional. Arch méd Camagüey [Internet]. 2017 [citado 03 Nov 2022];21(6):695-704. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/amc/v21n6/amc030617.pdf 15.

  40. Alvarez-Guerra González E, Hernández Díaz D, Sarasa Muñoz NL, Limas Pérez Y, Orosco Muñoz C, Artiles Santana A. Biometría fetal: capacidad predictiva para los nacimientos pequeños según su edad gestacional. Medicentro [Internet]. 2017 [citado 03 Nov 2022];21(2):112-9. Disponible en: Disponible en: http://www.medicentro.sld.cu/index.php/medicentro/article/view/2142/1943 16.

  41. Molina Hernández OR, Monteagudo Ruiz CL. Caracterización perinatal del recién nacido macrosómico. Rev cuba obstet ginecol [Internet]. 2010 Sep;36(3):313-21. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/gin/v36n3/gin02310.pdf17.

  42. Hadlock FP, Deter RL, Harrist RB, Park S. Estimating fetal age: computer-assisted analysis of multiple fetal growth parameters. Radiology. 1984;152(2):497-501.

  43. Nathan R, Savabi M, Beddow ME, Katukuri VR, Fritts CM, Izquierdo LA, et al. The Hadlock method is superior to newer methods for the prediction of the birth weight percentile. J Ultrasound Med [Internet]. 2019 Mar [citado 03 Nov 2022];38(3):587-96. Disponible en: Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jum.14725 19.

  44. Wanyonyi S, Orwa J, Ozelle H, Martínez J, Atsali E, Vinayak S, et al. Routine third‐trimester ultrasound for the detection of small‐for‐gestational age in low‐risk pregnancies (ROTTUS study): randomized controlled trial. Ultrasound Obstet Gynecol [Internet]. 2021 Jun [citado 03 Nov 2022];57(6):910-16. Disponible en: Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33619823/ 20.

  45. Corley Price R, Roeckner J, Odibo L, Odibo A. Comparing fetal biometric growth velocity versus estimated fetal weight for prediction of neonatal small for gestational age. J Matern Fetal Neonatal Med [Internet]. 2022 Oct [citado 03 Nov 2022];35(20):3931-36. Disponible en: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/14767058.2020.184465221.

  46. Moraitis AA, Shreeve N, Sovio U, Brocklehurst P, Heazell AEP, Thornton JG, et al. Universal third-trimester ultrasonic screening using fetal macrosomia in the prediction of adverse perinatal outcome: A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. PLoS Med [Internet]. 2020 Oct [citado 03 Nov 2022];17(10):e1003190. Disponible en: Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7553291/ 22.

  47. Roeckner JT, Odibo L, Odibo AO. The value of fetal growth biometry velocities to predict large for gestational age (LGA) infants. J Matern Fetal Neonatal Med [Internet]. 2022 Jun [citado 03 Nov 2022];35(11):2099-2104. Disponible en: Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32546027/ 23.

  48. Monier I, Ego A, Benachi A, Hocquette A, Blondel B, Goffinet F, et al. Comparison of the performance of estimated fetal weight charts for the detection of small‐and large‐for‐gestational age newborns with adverse outcomes: a French population‐based study. BJOG[Internet]. 2021 Nov [citado 03 Nov 2022];129(6):938-48. Disponible en: Disponible en: https://europepmc.org/article/med/34797926 24.




2020     |     www.medigraphic.com

Mi perfil

C?MO CITAR (Vancouver)

AMC. 2022;26

ARTíCULOS SIMILARES

CARGANDO ...