Tablas de biometría fetal en Colombia
A lo largo de los años varios investigadores han intentado desarrollar tablas de normalidad para el crecimiento y el tamaño fetal respectivos para la edad gestacional, con el fin de tener una herramienta precisa para el diagnóstico prenatal. La falta de parámetros normales para la correcta evaluació...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
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- Palabra clave:
- Crecimiento fetal intrauterino
Crecimiento prenatal
Biometría fetal
Ginecología & otras especialidades médicas
Intrauterine fetal growth
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Biometría
Embarazo
Epidemiología
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A lo largo de los años varios investigadores han intentado desarrollar tablas de normalidad para el crecimiento y el tamaño fetal respectivos para la edad gestacional, con el fin de tener una herramienta precisa para el diagnóstico prenatal. La falta de parámetros normales para la correcta evaluación del tamaño, desarrollo y crecimiento prenatal, nos puede llevar a diagnósticos y conclusiones erróneas o poco precisas sobre el feto. Las tablas de tamaño fetal deben ser acordes para cada población en estudio, y al no tener parámetros específicos, los diagnósticos de las patologías que pueden afectar el desarrollo fetal se tornan menos precisos y a su vez, aumenta la probabilidad de no clasificar correctamente este desarrollo o, dar un manejo preciso para mejorar los indicadores de morbimortalidad fetal. Estudios anteriores de biometría fetal que lograron publicar tablas de tamaño fetal y crecimiento presentan fallas en el diseño y análisis estadístico. 1 Adicional a esto, son estudios de años atrás, que utilizaron tecnología obsoleta para el contexto actual. Metodología. Se realizó un estudio de corte transversal retrospectivo (primera fase) en fetos de mujeres con embarazo único de bajo riesgo. Se seleccionaron fetos de mujeres embarazadas atendidas en el Departamento de Diagnóstico Prenatal de la Clínica Reina Sofía y Diagnóstico Prenatal Ltda. que residen en Bogotá, durante el periodo de 2004-2005. La etnia de las pacientes es mestiza. Se contó con 102 mediciones, después de aplicar los criterios de exclusión. Aplicamos modelos multifactoriales de regresión múltiple para el análisis de la información y evaluamos el ajuste de los mismos (fase I). Resultados. El total de las pacientes antes de realizar el análisis estadístico fue de 141 de las cuales, 103 (73,1%) fueron elegibles y 38 (26,9%) fueron excluidas. La distribución de los datos nos mostró que se tomaron las medidas —en la mayoría de los casos— en un rango de semanas agrupado, es decir, que la mayoría de las mediciones se hicieron entre 0-20 semanas de gestación y posteriormente entre las semanas 34-37. El análisis de dispersión de los datos, mostró una evidente relación positiva y lineal de los mismos de las semanas de gestación y la biometría fetal. En todos los casos, el coeficiente de Pearson fue mayor a 0,990 y estadísticamente significativas (p < 0,001). Los modelos de análisis de regresión que mejor se ajustaron a los datos, fueron el cuadrático y el cúbico. Discusión. A pesar de la adecuada correlación de las variables fetales con la edad gestaciones, observada en el análisis, se hace necesario realizar un estudio de manera prospectiva, con asignación aleatoria de las medidas a través de la gestación; para así, obtener un número suficiente de datos en cada semana de embarazo. Esta primera fase nos permitió determinar los factores substanciales para considerar en el diseño del estudio. Este análisis no es suficiente para comparar la biometría fetal colombiana con la de las demás poblaciones y razas. Para evitar esta concentración de datos en las semanas gestacionales, es necesario entonces realizar un análisis prospectivo, propuesto para la segunda fase de nuestra investigación. |
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Madan A HS, Humbert JE, Benitz WE. Racial differences in birth weight of term infants in a northern California population. J Perinatol 2002;22(3):230-5. Ohmi H HK, Mochizuki Y. Fetal growth and the timing of exposure to maternal smoking. Pediatr Int 2002;44(1):55-9. Newburn-Cook CV WD, Svenson LW, Demianczuk NN, Boff N, Edwards J. Where and to what extent is prevention of low birth weight possible? West J Nurs Res 2002;24(8):887-904. Alvear J BO. Fetal growth in different racial groups. Arch Dis Child 1978;53(1):27-32. Shipp TD BB, Mascola M, Benacerraf B. Variation in fetal femur length with respect to maternal race. J Ultrasound Med 2001;20(2):141-4. Smith RM SP, McKinnon M, Gracey M. Birthweights and growth of infants in five Aboriginal communities. Aust N Z J Public Health 2000;24(2):124-35. MJ K. International variations in intrauterine growth. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 2000;92(1):21-8. Alexander GR TM, Allen MC, Hulsey TC. 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Ultrasound Obstet Gynecol 1997;9(6):367-8. Shepard MJ RV, et al. An evaluation of two equations for predicting fetal weight by ultrasound. Am J Obstet Gynecol 1980;142:47. Mongelli M WM, Gardosi J. Estimating the date of confinement: ultrasonographic biometry versus certain menstrual dates. Am J Obstet Gynecol 1996;174(1 Pt 1):278-81. William E. Brenner MD, David A. Edelman, Ph.D., Charles H. Hendricks, M.D. A Standard of fetal growth for the United States of America. Am J Obstet Gynecol 1976;126:555-64. Bai J WF, Bauman A, Mohsin M. Parity and pregnancy outcomes. Am J Obstet Gynecol 2002;186(2):274-8. Altman DG. Practical Statistics for Medical Research. In. London: Chapman & Hall; 1991:136. Altman DG, Chitty LS. Design and analysis of studies to derive charts of fetal size. Ultrasound Obstet Gynecol 1993;3(6):378-84. |
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Las tablas de tamaño fetal deben ser acordes para cada población en estudio, y al no tener parámetros específicos, los diagnósticos de las patologías que pueden afectar el desarrollo fetal se tornan menos precisos y a su vez, aumenta la probabilidad de no clasificar correctamente este desarrollo o, dar un manejo preciso para mejorar los indicadores de morbimortalidad fetal. Estudios anteriores de biometría fetal que lograron publicar tablas de tamaño fetal y crecimiento presentan fallas en el diseño y análisis estadístico. 1 Adicional a esto, son estudios de años atrás, que utilizaron tecnología obsoleta para el contexto actual. Metodología. Se realizó un estudio de corte transversal retrospectivo (primera fase) en fetos de mujeres con embarazo único de bajo riesgo. Se seleccionaron fetos de mujeres embarazadas atendidas en el Departamento de Diagnóstico Prenatal de la Clínica Reina Sofía y Diagnóstico Prenatal Ltda. que residen en Bogotá, durante el periodo de 2004-2005. La etnia de las pacientes es mestiza. Se contó con 102 mediciones, después de aplicar los criterios de exclusión. Aplicamos modelos multifactoriales de regresión múltiple para el análisis de la información y evaluamos el ajuste de los mismos (fase I). Resultados. El total de las pacientes antes de realizar el análisis estadístico fue de 141 de las cuales, 103 (73,1%) fueron elegibles y 38 (26,9%) fueron excluidas. La distribución de los datos nos mostró que se tomaron las medidas —en la mayoría de los casos— en un rango de semanas agrupado, es decir, que la mayoría de las mediciones se hicieron entre 0-20 semanas de gestación y posteriormente entre las semanas 34-37. El análisis de dispersión de los datos, mostró una evidente relación positiva y lineal de los mismos de las semanas de gestación y la biometría fetal. En todos los casos, el coeficiente de Pearson fue mayor a 0,990 y estadísticamente significativas (p < 0,001). Los modelos de análisis de regresión que mejor se ajustaron a los datos, fueron el cuadrático y el cúbico. Discusión. A pesar de la adecuada correlación de las variables fetales con la edad gestaciones, observada en el análisis, se hace necesario realizar un estudio de manera prospectiva, con asignación aleatoria de las medidas a través de la gestación; para así, obtener un número suficiente de datos en cada semana de embarazo. Esta primera fase nos permitió determinar los factores substanciales para considerar en el diseño del estudio. Este análisis no es suficiente para comparar la biometría fetal colombiana con la de las demás poblaciones y razas. 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Echography in comparing the fetal growth of infants of African and European mothers. J Gynecol Obstet Biol Reprod (Paris) 1988;17(8):1003-10.Douglas G. Altman LSC. Charts of fetal size: 1. Methodology. British Journal of Obstetrics and Gynaecology 1994;101:29-34.Kramer MS MI, Yang H, Platt RW, Usher R, McNamara H, Joseph KS, Wen SW. Why are babies getting bigger? Temporal trends in fetal growth and its determinants. J Pediatr 2002;141(4):538-42.Gardosi J CA, Kalyan B, Sahota D, Symonds EM. Customised antenatal growth charts. Lancet 1992;339(8788):283-7.Hata T KA, Akiyama M, Yanagihara T, Manabe A, Miyazaki K. Detection of small-for-gestational-age infants with poor perinatal outcomes using individualized growth assessment. Gynecol Obstet Invest 1999;47(3):162-5.Mongelli M GJ. Reduction of false-positive diagnosis of fetal growth restriction by application of customized fetal growth standards. Obstet Gynecol 1996;88(5):844-8.Pretorius DH NT, Manco-Johnson ML. Fetal age estimation by ultrasound: the impact of measurement errors. Radiology 1984;152(3):763-6.Sciscione AC GR, Callan NA. Adjustment of birth weight standards for maternal and infant characteristics improves the prediction of outcome in the small-for-gestational-age infant. Am J Obstet Gynecol 1996;175(3 Pt 1):544- 7.Ogundipe EM WC, Seed P, Gamsu HR. Does the antenatal detection of small-for-gestational-age babies influence their two-year outcomes? Am J Perinatol 2000;17(2):73-81.Williams MC OBW. A comparison of birth weight and weight/length ratio for gestation as correlates of perinatal morbidity. J Perinatol 1997;17(5):346-50.Larsen T PS, Greisen G, Larsen JF. Normal fetal growth evaluated by longitudinal ultrasound examinations. Early Hum Dev 1990;24(1):37-45.J. G. The application of individualised fetal growth curves. J Perinat Med 1998;26(4):333-8.Lauria MR ZI, Bottoms SF. Centile-based ultrasound morphometric tables. Ultrasound Obstet Gynecol 1995;5(5):308-12.Mongelli M GJ. 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