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CARACTERIZACIÓN Y CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO DE MACROSOMÍA FETAL BASADO EN LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS PARTOS VAGINALES

EN EL HOSPITAL DR. LUIS TISNÉ BROUSSÉ

Disponible en www.revistaobgin.cl

ISSN 0718 - 3127

REVISTA DE OBSTETRICIA Y GINECOLOGÍA

HOSPITAL SANTIAGO ORIENTE DR. LUIS TISNÉ BROUSSEREV. OBSTET. GINECOL. - HOSP. SANTIAGO ORIENTE DR. LUIS TISNÉ BROUSSE

Profesor Dr. Luis Tisné Brousse (1909-1995)

Director Hospital Santiago Oriente Dr. Julio Montt VidalDr. Luis Tisné Brousse

Subdirector Gestión Clínica Dr. Eduardo Ulloa Astorga

Jefe de Servicio Obstetricia y Ginecología Dr. José Lattus Olmos

Director de Revista Dr. José Lattus Olmos

Editor Jefe Dr. Jorge Varas Cortés

Comité Editorial Dr. Jorge Tisné TorreblancaDr. Ramón Almuna VivancoDr. Sócrates Aedo MonsalveDr. Clemente Arab EblenDra. Angélica Díaz RojasDr. Italo Campodónico Garibaldi

Director Emérito de Revista Dr. Patricio Gayán B.

©Servicio de Obstetricia y Ginecología

Hospital Santiago Oriente Dr. Luis Tisné Brousse.

Edición gráfica, impresión y distribución:Corporación Farmacéutica Recalcine - Laboratorio GynopharmRevista de distribución gratuita a los profesionales médicos de obstetricia y ginecología.

Toda correspondencia debe ser enviada al Editor Jefe, Dr. Jorge Varas C., a las siguientes direc-ciones: Revista de Obstetricia y Ginecología del Hospital Santiago Oriente Dr. Luis Tisné Brousse.Avenida Las Torres 5150, Peñalolén, Santiago.Teléfono 4725293. E mail: [email protected]

FUNDADA EN EL AÑO 2006

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REV. OBSTET. GINECOL. - HOSP. SANTIAGO ORIENTE DR. LUIS TISNÉ BROUSSE. 2011; VOL 6 (2)


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INDICE

VOL 6 Nº 2 AGOSTO 2011

INDICE

EDITORIAL

Dr. Jorge Varas C. 7

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN

Caracterización y construcción de un modelo predictivo Dr. Sócrates Aedo M. 9

de macrosomía fetal basado en las características de los

partos vaginales en el Hospital Dr. Luis Tisné Brousse.

84



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EDITORIAL

Dedicar íntegramente un número de nues-

tra Revista a un Artículo de Investigación, es

algo inédito. Probablemente también lo sea

para otras publicaciones científicas.

Sin embargo la situación lo amerita.

Estamos frente a uno de los trabajos mejor

fundamentados desde el punto de vista esta-

dístico con aplicación directa en la obstetricia

moderna, que busca adelantarse a las compli-

caciones inherentes a la especialidad. Más

aún, utiliza datos locales, que hacen que las

conclusiones obtenidas sean extrapolables a

la realidad de los demás centros asistenciales

obstétricos del país.

Es parte de una serie de estudios y se

convierte en referente obligado para los

que vendrán, sean de nuestro servicio o de

otros.

El autor del trabajo merece el reconoci-

miento de sus pares. Dedica parte de su

tiempo libre, en una búsqueda personal, para

avanzar con recursos propios en sus conoci-

mientos, logrando primero Diplomado y lue-

go Magíster en Bioestadística, aplicando

generosamente sus avances al ámbito de la

Obstetricia y Ginecología.

Es uno de los nuestros. Es un Gíneco

Obstetra, una persona sencilla, que quiere

aportar al desarrollo de la especialidad que

eligió en beneficio de las madres y sus

hijos.

Es uno más, entre tantos que buscan el

bien y con ello demostrar que somos capaces

de hacer las cosas bien.

Pertenece a un equipo humano donde

todos están dispuestos a aportar lo mejor de

cada uno, donde todos están incluidos, don-

de todos son personas buenas, personas que

eligieron su profesión y luego su especialidad

por el bien al prójimo.

Queremos oír acerca de una verdad que no

estreche sino ensanche, que no oscurezca sino

ilumine, que no se escurra sobre uno como agua

sino que penetre conmovedora hasta lo que C.

G. Jung ha denominado inconsciente individual.

La Revista se enorgullece de acoger en sus

páginas el trabajo científico ˝Caracterización y

construcción de un modelo predictivo de

macrosomía fetal basado en las características

de los partos vaginales en el Hospital Dr. Luis

Tisné Brousse˝.

Nuestros agradecimientos al Dr. Sócrates

Aedo M., por este trabajo que ilumina el

camino de la Obstetricia y Ginecología chile-

na y a todos aquellos que día a día, turno a

turno, entregan lo mejor de sí, para que todas

las madres reciban hijos sanos.

Así somos, esto es lo que buscamos, así

queremos nuestra especialidad.

Dr. Jorge Varas C.

Editor Jefe

Agradecimientos

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UNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILE

FACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICA

CARACTERIZACIÓN Y CONSTRUCCIÓN DE UN MODELOPREDICTIVO DE MACROSOMÍA FETAL BASADO EN LAS

CARACTERÍSTICAS DE LOS PARTOS VAGINALESEN EL HOSPITAL DR. LUIS TISNÉ BROUSSE

SÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVE

TESIS PARA OPTAR AL GRADO DEMAGÍSTER EN BIOESTADÍSTICA

Director de Tesis: Prof. GABRIEL CAVADA CHACÓN**MS. Bioestadística Universidad de Chile

*Ph.D. Estadística Universidad de Barcelona

Santiago, JUNIO, 2011

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UNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEUNIVERSIDAD DE CHILEFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINAFACULTAD DE MEDICINA

ESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICAESCUELA DE SALUD PÚBLICA

INFORME DE APROBACIÓN TESIS DEMAGÍSTER EN BIOESTADÍSTICA

Se informa a la Comisión de Grados Académicos de la Facultad de Medicina,que la Tesis de Magíster en Bioestadística presentada por el candidato

SÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVESÓCRATES AEDO MONSALVE

ha sido aprobada por la Comisión Informante de Tesis como requisitopara optar al Grado de MAGÍSTER EN BIOESTADÍSTICA en Examen deDefensa de Tesis rendido el día 02 de Junio de 2011

Prof. Gabriel Cavada Chacón, Doctor en BioestadísticaDirector de Tesis

División de Bioestadística, Escuela de Salud Pública Facultad de Medicina,Universidad de Chile

COMISION INFORMANTE DE TESIS

Prof. Irene Schiattino Lemus

Prof. Enrique Hernández Araya

Sr. Waldo Aranda ChacónPresidente Comisión de Examen

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DEDICATORIA

Doy infinitas gracias...

A Dios, por el camino recorrido....

A mis hijos, por ser mi fuerza y templanza...

A mi madre, por su amor y apoyo...

A Kukita... amiga fiel y sincera...

A la vida.... Por lo aprendido y aprehendido

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AGRADECIMIENTOS

• A nuestros pacientes.

• A los profesores del Magíster de Bioestadística.

• Al Servicio de Neonatología del Hospital Dr. Luis Tisné B.

• A la Unidad de Ultrasonografía del CRS Cordillera Oriente.

• A la Oficina de Gestión de Riesgo Médico Legal del Hospital Dr. Luis Tisné B..

• A los internos y médicos del Servicio de Obstetricia y Ginecología del

Hospital Dr. Luis Tisné B. y del Departamento de Obstetricia y Ginecología

del Campus Oriente de Peñalolén.

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INDICE

Resumen 3

Summary 4

1. INTRODUCCIÓN 51.1 Definición y epidemiología 51.2 Antecedentes 51.3 Propósito 6

2 MARCO CONCEPTUAL DE REFERENCIA 72.1 Macrosomía fetal 72.2 Modelo de regresión logística

2.2.1 Propósito del modelo de regresión logística binariay función logit 9

2.2.2 Estimación de parámetros en regresión logística binaria 102.2.3 Selección de variables y ajuste del modelo en regresión

logística binaria 102.2.4 Diagnóstico en regresión logística binaria 11

2.3 Análisis ROC2.3.1 Propósito del análisis ROC 152.3.2 Área ROC y error estándar 152.3.3 Criterio para la elección del punto de corte

en el análisis ROC 16

3. OBJETIVOS GENERALES Y ESPECÍFICOS 18

4. HIPÓTESIS 19

5. METODOLOGÍA 215.1 Riesgo de trauma obstétrico y peso fetal

5.1.1 Diseño estudio, universo y muestra 215.1.2 Variables estudio y recolección información 225.1.3 Técnicas de procesamiento de la información,

análisis e interpretación 235.1.4 Resultados 255.1.5 Interpretación de resultados y limitaciones 32

5.2 Predictores clínicos de macrosomía fetal5.2.1 Diseño estudio, universo y muestra 335.2.2 Variables estudio y recolección información 34

1

92



5.2.3 Técnicas de procesamiento de la información,análisis e interpretación 35

5.2.4 Resultados 375.2.5 Interpretación de resultados y limitaciones 42

5.3 Diagnóstico de macrosomía fetal con biometría fetal5.3.1 Diseño estudio, universo y muestra 435.3.2 Variables estudio y recolección información 435.3.3 Técnicas de procesamiento de la información,

análisis e interpretación 455.3.4 Resultados 465.3.5 Interpretación de resultados y limitaciones 51

6 CONCLUSIONES 52

7 BIBLIOGRAFÍA 53

8 ANEXOS 59

2

93




CARACTERIZACIÓN Y CONSTRUCCIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO

DE MACROSOMÍA FETAL BASADO EN LAS CARACTERÍSTICAS LOS

PARTOS VAGINALES EN EL HOSPITAL DR. LUIS TISNÉ BROUSSE

RESUMEN

Antecedentes: La macrosomía fetal (MF) se considera un factor de riesgo

para muerte y trauma neonatal. Objetivo: Establecer un modelo predictivo para

MF. Metodología: En los partos vaginales, de embarazos, a término, en el

Hospital Dr. Luis Tisné Brousse, utilizando la regresión logística binaria y el

análisis ROC, se establecen los modelos: 1) Riesgo de trauma obstétrico y peso

fetal; 2) Predictores clínicos de MF; 3) Diagnóstico de MF con biometría fetal.

Resultados: El peso fetal, el parto vaginal instrumentado y la talla materna baja

son factores independientes de riesgo para trauma neonatal. El punto de corte de

4.000 y más gramos para MF, tiene un coste de efectuar 264 cesáreas y un

beneficio de prevenir un 24,5% [CI 95%: 17,3 a 33,5] del total de eventos

neonatales traumáticos y un 40% [CI 95%: 16,8 a 67,8] de lesiones de plexo

braquial. La medición ultrasonográfica del diámetro biparietal y abdominal

promedio en la detección de MF, requiere una prevalencia de la condición entre

un 25% a 49% para obtener valores predictivos adecuados. El modelo con los

predictores edad gestacional obstétrica, multiparidad, talla materna, edad

materna, sexo fetal masculino y diabetes produce una prevalencia de MF de:

14,6% [CI 95%: 12,8 a 16,7]. Conclusión: Los predictores edad gestacional

obstétrica, multiparidad, talla materna, edad materna, sexo fetal masculino y

diabetes no producen un modelo adecuado que justifique el empleo de la

biometría fetal en la búsqueda de MF.

33

94



CHARACTERIZATION AND CONSTRUCTION OF A PREDICTIVE MODEL

FOR FETAL MACROSOMIA BASED ON THE CHARACTERISTICS OF

VAGINAL DELIVERIES IN THE DR. LUIS TISNÉ BROUSSE HOSPITAL

SUMMARY

Background: Fetal macrosomia (FM) is considered a risk factor for neonatal

trauma and death. Objective: To establish a predictive model for FM.

Methodology: In vaginal deliveries of pregnancies, at term, in the Dr. Luis Tisné

Brousse Hospital, using binary logistic regression and ROC analysis, establishing

the models: 1) Risk of birth trauma and fetal weight 2) Clinical predictors FM 3)

Diagnosis of FM with fetal biometry. Results: Fetal weight, operative vaginal

delivery and low maternal height are independent risk factors for neonatal

trauma. The cutoff point of 4000 and more grams for FM, has a cost of

performing 264 Cesarean deliveries and preventing 24.5% [95% CI: 17.3 to 33.5]

of the total neonatal traumatic events and 40% [95% CI: 16.8 to 67.8] of brachial

plexus injuries. Ultrasound measurement of average abdominal and biparietal

diameter for detection of FM requires a prevalence of the condition between 25%

to 49% for adequate predictive values. The predictive model with obstetric

gestational age, multiparity, maternal height, maternal age, male fetal sex and

diabetes produce a prevalence of FM of: 14.6% [95% CI: 12.8 to 16.7].

Conclusion: The predictors’ obstetric gestational age, multiparity, maternal

height, maternal age, male fetal sex and diabetes don’t produce an adequate

model to justify the use of fetal biometry in the search for FM.

4

95




1. INTRODUCCIÓN

1.1 DEFINICIÓN Y EPIDEMIOLOGÍA

Macrosomía fetal (MF) significa “feto grande”, no obstante su definición en

torno a un determinado valor de peso fetal en gramos, es un tema controversial

a nivel mundial1-4. En los últimos años, se han reportado tasas de incidencia de

MF que oscilan entre un 10% a 13%4-6, utilizando un peso de nacimiento igual o

mayor de 4.000 gramos. En Chile de acuerdo al reporte del INE en el año 20037

indica que entre los recién nacidos de término, hay un 9,46% que son

macrosómicos.

Los factores de riesgo observados asociados a la MF son: 1) Mayor edad

gestacional, 2) Mayor edad materna, 3) Obesidad materna, 4) Diabetes

gestacional, 5) Mayor talla materna, 6) Multiparidad, 7) Sexo masculino del

recién nacido4,5,8-12. Dichos factores podrían estar asociados, al cambio del perfil

epidemiológico de la paciente obstétrica2,9,13.

1.2 ANTECEDENTES

El trauma materno y fetal, es un problema relevante no sólo en el ámbito

clínico sino también por las consecuencias médico legales que tiene su

acontecer14. En la actualidad es reconocido el hecho de que la MF es un factor

de riesgo para muerte fetal y trauma obstétrico4-6,8,14-19. En Chile, se ha

reportado que el peso fetal mayor a 3.999 gramos produce un Odds ratio de 3,12

para trauma fetal y de 15,6 para muerte neonatal4.

La estimación de peso fetal ultrasonográfico por medio de fórmulas que

utilizan la biometría fetal, es considerada hoy el mejor predictor del crecimien-

to fetal20-24, no obstante existe el consenso de que subestima la presencia de

MF25-31.

5

96



1.3 PROPÓSITO

El propósito de este trabajo, es construir y brindar al profesional clínico una

herramienta sencilla y confiable para la búsqueda de MF, que incorpora el uso de

la biometría fetal en una población con adecuada prevalencia de la condición.

Para esto, en el capítulo 2 de este trabajo se presenta una breve descripción

de lo investigado al respecto, además de los métodos estadísticos apropiados

para establecer los modelos de 1) Riesgo de trauma obstétrico y peso fetal, 2)

Predictores clínicos de MF, 3) Diagnóstico de MF con biometría fetal. En el

capítulo 3, se plantean los objetivos generales y específicos para las investigacio-

nes realizadas. Luego en el capítulo 4 se exponen las hipótesis planteadas, para

presentar en el capítulo 5 la metodología, resultados y discusión para cada uno

de los 3 modelos estudiados y finalmente una breve conclusión en el capítulo 6.

6

97




2. MARCO CONCEPTUAL DE REFERENCIA

2.1 MACROSOMÍA FETAL

La MF se asocia a un aumento en las tasas de: 1) inducción del trabajo de

parto, 2) parto operatorio (fórceps, cesárea), 3) detención de la progresión del

trabajo de parto, 4) desgarros vaginales y perineales mayores (III y IV grado), 5)

daño al nervio pudendo, 6) rotura uterina, 7) hemorragia posparto por inercia

uterina, 8) infecciones y 9) hematomas4,5,8,14,18. Asimismo, los recién nacidos

macrosómicos se encuentran en mayor riesgo de: 1) retención de hombro, 2)

fractura de clavícula, 3) lesión de plexo braquial, 4) céfalo hematoma, 5)

hematoma subdural, 6) equimosis, 7) fractura de cráneo y 8) asfixia perina-

tal4,5,8,9,14-19. Cabe destacar que posterior a un parto vaginal de un feto

macrosómico, aproximadamente 1 de cada 20 mujeres, evolucionaría con un

trauma perineal severo5,19, que lleva a largo plazo, a un mayor riesgo de

incontinencia urinaria y anal, además de prolapso de órganos pélvicos.

La tasa, así como el tipo de morbilidad neonatal, varía de acuerdo al criterio

diagnóstico empleado. Por este motivo, Boulet et al 5, señalan la importancia de

sub clasificar a los recién nacidos macrosómicos en tres categorías. En el caso de

recién nacidos entre 4.000 y 4.499 gramos observaron un significativo aumento

en el riesgo de complicaciones asociadas al parto, mientras que los recién

nacidos entre 4.500 y 4.999 gramos presentaron mayor riesgo de morbilidad

neonatal. Por el contrario, un peso de nacimiento mayor a 5.000 gramos sería un

importante factor predictivo de riesgo de mortalidad neonatal5.

Junto con confirmar lo anterior, Riao et al19 observaron que un peso de

nacimiento mayor a 4.500 gramos, sumado a una talla materna menor a 155 cm,

se asociaría a un incremento significativo en la tasa de lesión de plexo braquial.

7

98



Por lo anterior este investigador ha planteado que en macrosómicos, el riesgo de

morbilidad fetal asociado al parto no es constante, y no dependería exclusiva-

mente del peso fetal. Por el contrario, dependería también de factores como la

estatura materna, y la necesidad de un parto vaginal instrumental. Por este

motivo, sugiere que frente a la sospecha de macrosomía, sería razonable tomar

en consideración estas nuevas variables, para así evitar la potencial morbilidad

asociada a un parto vaginal19.

Albornoz et al en un estudio realizado en Chile4, ha respaldado que el punto

de corte para definir MF debiera estar en 4.000 gramos; dado que con este límite

se observó 3,12 veces mayor trauma que en los recién nacidos de menos de

4.000 gramos. Los traumatismos más frecuentemente observados fueron la

fractura de clavícula y cefalohematoma; y sólo un porcentaje menor de parálisis

braquiales. En relación a la primera, los macrosómicos Grado 1, presentaron 3

veces más riesgo de sufrirla, y con respecto a la última, los Grado 2, presentaron

un riesgo 72 veces más alto en comparación a los nacidos con peso normal.

Cabe destacar que la macrosomía grado 1, en este estudio, presenta 15 veces más

riesgo de muerte asociado al parto en relación a los recién nacidos con peso

entre 3.000 y 3.999 gramos.

Existe evidencia de que la MF estaría asociada a factores tales como: 1) Mayor

edad gestacional, 2) Mayor edad materna, 3) Obesidad materna, 4) Diabetes

gestacional, 5) Mayor talla materna, 6) Multiparidad, 7) Sexo masculino del

recién nacido4,5,8-12. Estos factores de riesgo se han confirmado en nuestro

medio nacional4,12, y plantean en el origen de la MF, la interacción entre factores

genéticos y nutricionales2.

En la revisión de Chauhan et al 6 la biometría fetal medida por ultrasonografía

para el diagnóstico de MF plantea valores de sensibilidad de 70% y especificidad

de 90%; no obstante existiría una amplia variabilidad de ellos dependiendo del

autor.

8

99




Considerando la baja morbimortalidad materna asociada a la cesárea electiva,

varios autores2,3,6 han planteado que en un grupo con adecuada prevalencia de

MF, utilizar el ultrasonido antes del parto y realizar una cesárea electiva en todos

los casos donde la estimación de peso fetal se encuentre por sobre los 4.000

gramos.

2.2 MODELO DE REGRESIÓN LOGÍSTICA

2.2.1 Propósito del modelo regresión logística binaria y función logit32-35

El propósito del modelo de regresión logística binaria es predecir la

probabilidad de ocurrencia de un suceso definida una variable dependiente que

asume el valor de uno cuando ocurre el suceso y cero en ausencia del suceso. La

predicción se realiza en función de un conjunto de una o más variables

independientes con capacidad explicativa respecto a la variable dependiente. En

rigor, la regresión logística es una derivación de la regresión lineal, para

situaciones en que la estimación de los valores de la variable dependiente se

realiza en términos de probabilidad. Dicha probabilidad del evento que

denominaremos p se supone relacionada a predictor(es) Xi por la función logit y

así tenemos que:

, lo que nos lleva a

9

100



2.2.2 Estimación de parámetros en regresión logística binaria33-35

Si se tiene una muestra aleatoria de “n” perfiles asociados a sus respectivas

respuestas “y”, la función de verosimilitud que estima los parámetros ß del

modelo es:

Los parámetros hay que estimarlos mediante el método iterativo de Newton-

Raphson.

2.2.3 Selección de variables y ajuste del modelo de regresión logística binaria

La selección de las variables para un modelo de regresión logística puede ser

hecho por métodos de selección paso a paso, bien mediante inclusión «hacia

adelante» o por eliminación «hacia atrás», o a la selección de variables por

mejores subconjuntos de covariables36-38. La idea es ir incluyendo o excluyendo,

variables hasta lograr el mejor ajuste posible.

Una medida de dicho ajuste lo constituye la devianza o lejanía del modelo

cuya expresión corresponde a L = –2 ln V, donde V es la verosimilitud del

modelo. La devianza para evaluar el modelo ajustado, proporciona el test de

razón de verosimilitud (LR)36-38 que se define como:

, donde lr y lf son estimaciones de máxima

verosimilitud respectivamente para el modelo nulo y completo. LR distribuye

asintóticamente Ji-cuadrado con grados de libertad igual a la diferencia entre el

número de parámetros estimados en los 2 modelos (nulo y completo).

10

, con yi = 0,1

101




Otra medida de ajuste del modelo lo constituye la estadística de Wald36-38

cuya expresión sería:

, donde ßi es el parámetro asociado a la variable independiente

Xi, y es la desviación estándar asintótica de ßi. En muestras grandes la

estadística de Wald produce resultados similares a la devianza.

El adecuado ajuste supone que globalmente las predicciones no andarán lejos

de la realidad. Existen varias técnicas para verificar la bondad de ajuste, pero

para modelos que incluyan al menos una variable cuantitativa la más aceptada es

el test de Hosmer-Lemeshow34,37,39 cuya expresión sería:

, donde g es el número de grupos; n´k es

número de observaciones en el k-ésimo grupo; ck denota el número de patrones

de covariables en el k-ésimo decil; es el número de respuestas

entre los ck patrones de covariables y es el promedio de la

probabilidad estimada.

2.2.4 Diagnóstico en Regresión Logística Binaria

Una vez obtenido el modelo ajustado es necesario verificar el cumplimiento

de los siguientes supuestos para el uso del modelo37:

I) Independencia de las observaciones: Este principio supone que solo hay

una observación de cada variable para cada individuo.

11

102



II) Linealidad del logit: En la valoración inicial de las variables independientes

cuantitativas, éstas debieran ser agrupadas, generando puntos de corte, y así

estimar para cada punto la frecuencia de eventos (variable dependiente:

evento dicotómico), y luego calcular el logaritmo natural del Odds ratio

(logit) para cada categoría considerando la primera como de referencia. A

partir de la información anterior debiera efectuarse una gráfica y test de

tendencia lineal (regresión logística con medianas de categorías de variable

cuantitativa) para valorar la adecuada linealidad del logit, en caso de no

cumplirse este requisito no debiera introducirse dicha variable en forma

cuantitativa en el modelo logístico34,37-38. Otra forma de evaluar este

supuesto, una vez estimado el modelo definitivo es realizar un test de ajuste

del link de Pregibon (Linktest)40-42; el cual está basado en la idea de que si

la regresión está adecuadamente especificada y existe linealidad en el logit,

uno no debiera encontrar variables adicionales al modelo salvo por

casualidad. Y así se espera que los valores predichos lineales del modelo

ajustado sean significativos (p-valor <0,05) en la regresión logística con la

variable dependiente del modelo. Por otra parte si por alguna razón el

modelo no está adecuadamente especificado la regresión sobre los

cuadrados de los valores predichos lineales resultará significativa (p-valor

<0,05).

III) Colinealidad de las variables independientes: Si dos variables independien-

tes están altamente correlacionadas hasta el punto que los valores de una

sean una combinación lineal de la otra, el análisis de regresión multivariante

no podrá llevarse a cabo pues el algoritmo de estimación exige invertir una

matriz con determinante nulo37. En la práctica desde luego es muy poco

probable que lo anterior suceda, sin embargo un escenario más probable, es

aquél en que se opera con variables altamente correlacionadas. Dicha

situación va a producir inconvenientes serios en el modelo de regre-

sión37,42. Una manera en muchos casos aceptable para determinar cuan

12

103




correlacionadas están las variables independientes consiste en observar la

matriz de correlaciones. En general, se admite, que cuando un coeficiente

de correlación entre 2 variables supera a 0,8; la presencia de ambas puede

causar problemas de colinealidad en el análisis37,42.

Otra forma de evaluar el problema de la colinealidad, consiste en la

realización de una regresión lineal con las mismas variables dependientes e

independientes de las consideradas en el modelo logístico y luego con esto;

calcular el número, condición, índice de condición y factores inflación

variancia centrados (FIV)39,42,43.

IV) Análisis de influencia37,39,42: permite detectar observaciones o conjuntos de

observaciones que influyen en diversos aspectos del análisis de regresión:

estimación de la variable respuesta o ajuste del modelo y la estimación de

los parámetros del modelo. Cuando el modelo pasa en forma satisfactoria

todos estos análisis, está en condiciones de ser utilizado, para cumplir los

objetivos trazados. El análisis de influencia en la regresión logística incluye:

a) Leverage39,44 son los elementos de la diagonal de la matriz de

predicción (H), miden la influencia relativa que cada observación

ejerce sobre el modelo ajustado. Los leverage son la distancia

proporcional de la media de los datos al j-ésimo patrón de covariables.

El gráfico de los leverage versus las probabilidades estimadas es de

gran utilidad para evaluar los valores de la diagonal de la matriz de

predicción. La matriz de predicción puede expresarse, como:

, donde X es la matriz que

contiene todas las covariables y V es una matriz diagonal j x j con

elementos generales.

13

104



Y así definimos Vj como: , donde mj es el número

de ensayos en el j-ésimo patrón de covariables, es la respuesta

proporcional esperada y xj es el j-ésimo patrón de covariables.

b) Estadística Delta Ji-cuadrado de Pearson (∆χ2)39. Es otra medida para

determinar los puntos que son más influyentes en la estimación del

ajuste del modelo de regresión logística. Mide el cambio que ocurre

cuando se retira una observación del análisis. Las observaciones

influyentes son las que tiene en mayor valor de ∆χ2. La expresión

matemática de esta medida de influencia sería:

, donde r2j es el residuo de

Pearson y hj es el leverage, para el j-ésimo patrón de covariables.

c) Estadística Delta Devianza (∆D)39. Cumple un rol similar al ∆χ2

detectando que observaciones son influyentes en la estimación del

ajuste del modelo de regresión logística, su expresión corresponde a:

, donde dj es la devianza

residual y hj es el leverage, para el j-ésimo patrón de covariables.

d) Estadística del Delta-Beta Pregibon (∆ß)39,44. Esta medida permite

detectar qué observaciones influyen en la estimación de los parámetros

del modelo de regresión logística y puede expresarse como:

, donde r2j es el residuo de

Pearson y hj es el leverage, para el j-ésimo patrón de covariables.

^

14

105




2.3 ANÁLISIS ROC

2.3.1 Propósito del análisis ROC39,45,46

La exactitud en la discriminación de una prueba diagnóstica o un método de

clasificación se valora por su habilidad para clasificar los sujetos dentro de su real

estado de enfermedad. La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es un

gráfico de los verdaderos positivos (sensibilidad) versus los falsos positivos (1-

especificidad) para los distintos resultados observados de una prueba diagnósti-

ca; y es utilizada como un método para cuantificar la precisión con la cual la

prueba discrimina entre 2 estados o condiciones. La curva ROC se ha usado

también para evaluar el poder predictivo y discriminatorio de los modelos de

regresión logística39.

2.3.2 Área ROC y error estándar39,45,47-49

El área bajo la curva ROC (AUC) cuantifica el poder discriminatorio global del

modelo predictivo o prueba diagnóstica. Se define como la probabilidad de

clasificar correctamente un par de individuos, sano y enfermo, seleccionados al

azar de la población, mediante los resultados obtenidos al aplicarles la prueba

diagnóstica o modelo predictivo. Es decir, es la probabilidad de que el resultado

de la prueba resulte más anormal en el sujeto enfermo. Un AUC de 0,5 es propio

de una prueba diagnóstica no informativa. En cambio un AUC de 0,7 a 0,8 es

discriminación aceptable; y valores sobre 0,8 es considerado una excelente

discriminación. La estimación no paramétrica del AUC, está relacionada a la

estadística U de Mann-Whitney.

Consideremos n individuos en el primer grupo con valores xi y m individuos

en el segundo grupo con observaciones yj, por tanto habría mn pares de valores

xi yj. Para cada par es posible obtener un puntaje de colocación ψij, el cual indica

15

106



qué valor es mayor. Así: ψij = 1 si yj >xi; ψij = 0,5 si yj = xi; ψij = 0 si yj <xi. El AUC

corresponde a la siguiente expresión:

El AUC también puede ser escrita como:

, donde Ri

El valor Ri indica para cada miembro del primer grupo la proporción de

observaciones en el segundo grupo que lo exceden; y lo equivalente para Cj.

El error estándar (SE) para el AUC sería:

2.3.3 Criterio para la elección del punto de corte en el análisis ROC

La elección del punto de corte en un análisis ROC es un proceso complejo

que en general debiera considerar los siguientes principios46,50:

1.- Se debe elegir la mayor sensibilidad posible cuando: a) la enfermedad sea

grave y no pueda pasar desapercibida, b) la enfermedad sea tratable y c) los

resultados falsos positivos no supongan un daño en los pacientes.

16

107




2.- Se elige la mayor especificidad posible cuando: a) la enfermedad sea

importante pero difícil de curar o incurable, b) el hecho de conocer que no

se padece de la enfermedad tiene una importancia sanitaria y psicológica.

3.- Debe utilizarse una prueba con alto valor predictivo positivo cuando el

tratamiento de los falsos positivos pudiera tener consecuencias graves.

4.- Se desea una prueba con un valor global elevado (máxima sensibilidad y

especificidad) cuando: a) la enfermedad sea importante pero curable y b)

tanto los falsos positivos como también los falsos negativos suponen un

trauma y conlleven consecuencias graves.

17

108



3. OBJETIVOS GENERALES Y ESPECÍFICOS

Establecer un modelo predictivo para macrosomía fetal (MF) en base a los

partos vaginales de la maternidad del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse de Santiago

de Chile.

3.2 ESPECÍFICOS

1. Determinar un modelo de riesgo de trauma obstétrico considerando las

variables parto vaginal instrumental, talla materna y peso fetal en la

maternidad del Hospital Luis Tisné Brousse durante el año 2008.

2. Determinar los beneficios (prevención de trauma neonatal) y los costos

(cesáreas) en la selección de puntos de corte de peso fetal para la definición

de MF, en la maternidad del Hospital Luis Tisné Brousse durante el año

2008.

3. Determinar un modelo predictivo clínico para MF a partir de edad materna,

edad gestacional obstétrica, talla materna, diabetes, multiparidad y sexo fetal

masculino en la maternidad del Hospital Luis Tisné Brousse durante el año

2008.

4. Determinar un modelo predictivo para MF a partir del diámetro biparietal,

longitud de fémur y diámetro abdominal promedio medidos en 910

ecografías realizadas a tres días del parto en la maternidad del Hospital Luis

Tisné Brousse entre 2004 y 2009.

18

109




4. HIPÓTESIS

La caracterización y construcción de un modelo predictivo para MF basado en

las características de los partos vaginales en el Hospital Dr. Luis Tisné Brousse

plantea 3 hipótesis, cuales son:

1.- El peso fetal es un factor de riesgo independiente, importante y discrimina el

evento neonatal traumático

De acuerdo al marco teórico el trauma neonatal4,5,8,9,14-19, en el parto

vaginal estaría asociado a variables como el peso fetal, talla materna y parto

vaginal instrumentalizado. Incluso lo planteado por Boulet et al4 y Albornoz

et al5 va en esta dirección pues se afirma que el mayor peso fetal involucra

trauma neonatal más grave. De lo anterior es posible plantear la hipótesis de

que el peso fetal es un factor independiente e importante de evento

neonatal traumático. No obstante, para justificar el manejo clínico de la MF,

es necesario que el peso fetal tenga capacidad discriminante adecuada para

trauma neonatal (Objetivo específico 1 y 2).

2.- Existe un Perfil de riesgo para MF que permite en forma clínica, seleccionar

un grupo, con adecuado valor predictivo positivo, que justifica el empleo de

la biometría fetal medida por ultrasonido para detectar la condición. Por

otra parte este perfil debiera producir un valor predictivo negativo mayor al

90% para así evitar las consecuencias de no diagnosticar sujetos con MF

(falsos negativos).

Para MF se ha evidenciado que existen factores de riesgo4,5,8-12; y varios

autores2,3,6 plantean que es posible seleccionar un grupo con adecuada

prevalencia de la condición que permita el uso del ultrasonido para detectar

MF.

19

110



De acuerdo a Nahum et al30, la valoración clínica para MF produce un

cuociente de verosimilitud de 5,5 para una prueba positiva y de 0,5 para una

prueba negativa (sensibilidad 55% y especificidad 90%), con lo cual su

aplicación en población general con prevalencia de un 10% de MF,

produciría un valor predictivo positivo y negativo respectivamente de 38% y

95% (Objetivo específico 3).

3.- La medición de la biometría fetal por ultrasonografía (diámetro biparietal,

longitud de fémur y diámetro abdominal promedio) debe permitir establecer

un modelo con cuocientes de verosimilitud, que aplicados sobre un grupo

con prevalencias adecuadas asegure un valor predictivo positivo mayor al

50% y un valor predictivo negativo mayor al 90% para la condición de MF.

Empleando la biometría fetal en el diagnóstico de MF se han observado

cuocientes de verosimilitud de 7 para una prueba positiva y de 0,3 para una

prueba negativa (sensibilidad de 70% y especificidad del 90%) para el

diagnóstico de MF6. Por lo anterior es posible, su uso adecuado si se

cumplen las condiciones del tamizaje por el perfil clínico, planteado en la

hipótesis 2 (Objetivo específico 4).

20

111




5. METODOLOGÍA

La correcta evaluación de las hipótesis, plantea los estudios: 1) Riesgo de

trauma obstétrico y peso fetal, 2) Predictores clínicos de MF, 3) Diagnóstico de

MF con biometría fetal.

5.1. RIESGO DE TRAUMA OBSTÉTRICO Y PESO FETAL

5.1.1 Diseño estudio, universo y muestra

Para la adecuada valoración de la hipótesis, en relación a la posible

asociación causal entre el peso fetal y el evento neonatal traumático, se realizó

un estudio observacional de una cohorte en 4.017 partos vaginales, con

embarazo único y edad gestacional pediátrica mayor o igual a 37 semanas que se

atendieron, en el Servicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné

Brousse entre el 1 de enero y 31 de diciembre de 2008.

Para precisar el tamaño de muestra51,52 se utilizó: 1) Información en estudios

previos de una prevalencia trauma neonatal en fetos macrosómicos reportada en

Chile5 para expuestos versus (VS) no expuestos, de: 1,6% VS 0,05%, 2) Un 10%

de prevalencia para MF4-6, 3) Potencia del 90%, 4) Un nivel de confianza del 95%

a una cola. La muestra mínima es de 3.314, no obstante se consiguió una muestra

de 4.017 embarazos que por motivos de registros incompletos correspondió al

89,13% de los 4.507 partos vaginales asistidos en el Servicio de Obstetricia y

Ginecología del Hospital Luis Tisné Brousse entre el 1 de enero de 2008 y el 31

de diciembre de 2008.

El evento neonatal traumático se constituyó a partir de las notificaciones de

casos incidentes, en la cohorte estudiada, en que se observó: retención de

hombros y/o hubo en el recién nacido fractura de húmero, lesión de plexo

braquial y/o cefalohematoma.

21

112



5.1.2 Variables en estudio y métodos de recolección de la información e

instrumentos utilizados

Para cada gestante, se consignó para el embarazo actual las variables que a

continuación se señalan:

Variables Descripción Escala Niveles

Edad materna Edad al momento del parto Cuantitativa, Medida en añosde razón

Multiparidad* Antecedente de parto previo (incluye Cualitativa, 1 = presencia de parto previoparto vía vaginal y/o cesárea) nominal 0 = Ausencia de parto previo

Edad gestacional Estimación por medio del examen Cuantitativa, Medida en semanas de las 37físico neonatal de la edad gestacional de razón a las 42 semanas

Hipertensión arterial* Presencia de síndrome hipertensivo Cualitativa, 1 = presencia de hipertensiónen el embarazo actual. nominal arterial en el actual embarazo

0 = ausencia de hipertensiónarterial en el actual embarazo

Diabetes* Presencia de diabetes gestacional y/o Cualitativa, 1= presencia de diabetes enpre-gestacional en el embarazo actual nominal el actual embarazo

0 = ausencia de diabetes enel actual embarazo

Talla materna Talla al momento del ingreso a Cuantitativa, Medida en centímetrosmaternidad de razón

Parto vaginal Considera si hay instrumentación en la Cualitativa, 1 = Parto vaginal coninstrumentado* asistencia del parto vaginal nominal instrumentación (fórceps y/o

espátulas de Thierry)0 = Parto vaginal espontáneo

Evento neonatal Define la presencia de retención de Cualitativa, 1 = presencia de eventotraumático* hombros en el parto y/o presencia nominal adverso neonatal traumático

en el recién nacido de fractura de 0 = Ausencia de eventohúmero y/o lesión de plexo braquial adverso neonatal traumáticoy/o cefalohematoma.

Sexo recién nacido Sexo fenotípico del recién nacido Cualitativa, 1 = sexo masculinomasculino* nominal 0 = sexo femeninoPeso recién nacido Peso del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en gramos

de razónTalla recién nacido Talla del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en centímetros

de razónApgar al minuto* Aplicación escala Apgar al minuto Cualitativa, 1 = puntaje menor o igual a 5

de vida del recién nacido nominal 0 = puntaje mayor de 5Apgar a los 5 minutos* Apgar a los 5 minutos de vida del Cualitativa, 1=puntaje menor o igual a 7

recién nacido nominal 0=puntaje mayor a 7

*variables indicadoras o dummy.

22

113




Toda la información antes señalada fue recolectada a partir de la base de

datos del Servicio de Neonatología y Departamento de Calidad de la atención del

Hospital Luis Tisné, debiendo en los casos que la información fuera incompleta

revisar las fichas clínicas. Se utilizó el programa File Maker Pro Advanced 9.0 v1,

para generar una base con la información, realizando su análisis estadístico con

Stata 11.0. Cabe destacar que previo al análisis estadístico, se elaboró la

información respecto a su integridad y a la existencia de errores.

5.1.3 Técnicas de procesamiento de la información, análisis e interpretación

Para cada variable cuantitativa de razón y cualitativa ordinal, se determinan

sus medidas de tendencia central (media, mediana), dispersión (rango intercuar-

tílico, desviación estándar), curtosis y simetría, evaluando la hipótesis nula acerca

de la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk53-54. Las variables nominales

dicotómicas (indicadoras) son descritas en términos de proporciones con sus

respectivos intervalos de confianza55.

Se procede a la comparación de los sujetos de acuerdo a la presencia de

evento neonatal traumático, según nivel de medición, recorrido y distribución de

dichas variables55.

Respecto del evento neonatal traumático se describirá, según su tipo el

porcentaje con su respectivo intervalo de confianza55.

Dada la hipótesis propuesta para este estudio, se plantea el uso de la

regresión logística32-34 considerando como variables independientes el peso

recién nacido, talla materna y parto vaginal instrumentalizado; y siendo la

variable dependiente el evento neonatal traumático. El peso recién nacido y talla

materna, serán clasificados en categorías ordinales, y para cada nivel se

determinará el logit, utilizando el primero como de referencia. A continuación se

23

114



realizará una gráfica del logit frente al valor de la mediana del nivel; además se

efectuará un test de tendencia lineal34,37-38.

Para la construcción del modelo de regresión logística, se plantea el uso de la

técnica inclusión secuencial “hacia adelante” considerando como criterio de

selección del modelo definitivo aquel que produzca una menor devianza (p-valor

<0,05)36-38. El efecto de interacción de las variables independientes se evaluará

construyendo variables de interacción. Una vez determinado el modelo definitivo

se plantea el uso del test de Wald36-38 para valorar el aporte de las variables

independientes.

En el modelo definitivo se realizará un test de ajuste del link de Pregibon40-42

para valorar la correcta selección de las variables predictoras y la adecuada

linealidad del logit. En las variables independientes del modelo definitivo, se

determinarán los coeficientes de correlación37,42 y se ejecutará un análisis de

colinealidad, obteniendo así el número condición global, índice de condición y

los factores de inflación de la varianza centrados (VIF)39,42,43. Además con el

modelo definitivo se plantea el uso del Test Hosmer-Lemeshow34,37,39 para

valorar la calidad del ajuste, haciendo además una estandarización de los

coeficientes de las variables56 del modelo final con el objeto de evaluar la

importancia de ellas.

Para apreciar la influencia de casos individuales sobre el ajuste y los

parámetros del modelo de regresión propuesto se plantea la estimación de

Leverage39-44, la estadística de Delta Ji-Cuadrado de Pearson (∆χ2)39, la

estadística Delta Devianza (∆d)39, estadística del Delta-Beta Pregibon (∆ß)39,44.

Se plantea en caso de existir observaciones influyentes en el ajuste del modelo y/

o en la estimación de parámetros el realizar una regresión logística sin estas

observaciones y comparar sus resultados con el modelo propuesto.

24

115




En caso de resultar significativa la variable peso recién nacido, se plantea

calcular el riesgo absoluto para trauma neonatal, considerando las otras variables

independientes que resulten significativas; y además con fines predictivos se

considera realizar un análisis ROC no paramétrico45-49 sólo para la variable peso

del recién nacido respecto del evento trauma del recién nacido, considerando el

cálculo de tasa verdaderos positivos (sensibilidad), tasa de verdaderos negativos

(especificidad), tasa de falsos positivos, valor predictivo positivo, valor predictivo

negativo y lesiones de plexo braquial para los puntos de corte de peso fetal.

5.1.4 Resultados

En la Tabla I.A (Anexo) se observa las medidas de tendencia central,

dispersión, asimetría y curtosis para las variables: edad materna al parto, talla

materna, peso recién nacido, talla recién y edad gestacional pediátrica. Para

todas ellas es posible rechazar la hipótesis nula acerca de la normalidad

(Shapiro-Wilk p-valor <0,05). En la Tabla II.A (Anexo) se observan los valores

porcentuales y sus respectivos intervalos de confianza de las variables nominales

evaluadas en la cohorte.

En la siguiente Tabla III.A, es posible observar como la mediana de peso y

talla recién nacido están significativamente aumentadas en el grupo con evento

neonatal traumático (p-valor 2 colas <0,01). Asimismo el porcentaje de parto

vaginal instrumentalizado, apgar bajo al minuto y a los 5 minutos también se

observan con significancia estadística (p-valor 2 colas <0,01) aumentados en este

grupo.

25

116



Tabla III.A Comparación de casos para evento neonatal traumático en 4.017 partos

Variables Partos sin evento Partos con evento p-valor

neonatal traumático neonatal traumático (2 colas)n = 3.911 n=106

Edad materna mediana (ric) 24 (9) 24(10) 0,6567*

Multiparidad n (porcentaje) 1.953 (49,94) 45(42,45) 0,1281**

Edad gestacional mediana (ric) 39 (2) 39 (2) 0,4782*

Hipertensión arterial n (porcentaje) 225 (5,75) 9 (8,49) 0,2351**

Diabetes n (porcentaje) 187 (4,78) 7 (6,6) 0,3878**

Talla materna mediana (ric) 158 (8) 157 (8) 0,2370*

Parto vaginal instrumentado n (porcentaje) 404 (10,33) 39 (36,79) <0,0000**

Sexo recién nacido masculino n (porcentaje) 1.987 (50,81) 57 (53,77) 0,5464

Peso recién nacido mediana (ric) 3.375 (540) 3.675 (515) <0,0000*

Talla recién nacido mediana (ric) 50 (2,5) 52 (3) <0,0000*

Apgar al minuto n (porcentaje) 128 (3,27) 15 (14,15) <0,0000**

Apgar a los 5 minutos n (porcentaje) 24 (0,61) 4 (3,77) 0,004***

*Prueba de Mann-Whitney. **Prueba de proporciones con distribución normal. ***Prueba

exacta de Fisher. n = número de caso; ric = rango intercuartílico.

26

117




El evento neonatal traumático más frecuente observado es la fractura de

clavícula con un 67,92% [CI 95%: 59,04 a 76,81], seguido por la retención de

hombros (19,81%; CI 95%: 12,22 a 27,4), el cefalohematoma (18,87%; CI 95%:

11,42 a 26,32), la lesión de plexo braquial (9,43%; CI 95%: 3,87 a 15) y la fractura

de húmero (0,94%; CI 95%: 0 a 2,78).

En la Figura 1.A se observa linealidad del logit para el peso del recién nacido

con un test de tendencia lineal significativo (p-valor <0,01), lo que contrasta con

talla materna que no cumple dicha condición con test de tendencia lineal no

significativo (p-valor 0,189) (Figura 2.A). No obstante lo anterior la talla materna

menor de 149 centímetros muestra un patrón de reducción de logit, lo que

plantea el uso de esta variable como dummy, construyendo así la variable talla

materna baja, utilizando dicho valor como límite de clasificación.

Intervalo peso Mediana Ln

(gramos) intervalo (OR)

2.999 y menos 2.840 0

3.000 a 3.499 3.270 0,34

3.500 a 3.999 3.690 1,28

4.000 a 4.499 4.130 1,85

4.500 y más 4.635 3,96

.Figura 1.A Logit del evento neonatal traumático para peso nacimiento (mediana) en 4.017 partos.La categoría de peso de 2.999 y menos fue usada como referencia para el cálculo de Ln (OR).Ln (OR)=logaritmo natural del Odds ratio

27

118



Intervalo talla Mediana Ln

(centímetros) intervalo (OR)

144 y menos 143 0

145 a 148 147 -0,68

149 a 150 150 -1,63

151 a 160 156 -1,61

161 a 170 164 -1.66

171 y más 173 -1,1

Figura 2.A Logit del evento neonatal traumático para talla materna (mediana) en 4.017 partos.La categoría de talla materna 145 y menos se utilizó como referencia para el cálculo de Ln (OR).Ln (OR)=logaritmo natural del Odds ratio.

En la Tabla IV.A se observan los modelos de regresión logística por técnica de

forward para la incorporación de las variables independientes. El modelo final

incorpora el peso recién nacido (OR: 1,002; CI 95%: 1,001 a 1,003), parto vaginal

instrumentalizado (OR: 4,7; CI 95%: 3,09 a 7,16) y talla materna baja (OR: 3,96; CI

95%: 2,08 a 7,53). Todas las variables referidas son significativas en la estadística

de Wald (p-valor <0,01). Las variables de interacción construidas a partir de las

variables independientes no mostraron una verosimilitud significativa (p-valor

<0,05) para ser incluidas en el modelo definitivo.

El test de ajuste del link de Pregibon, muestra un logaritmo de verosimilitud

de -426,53 significativo respecto del modelo nulo (p-valor< 0,000). Los

coeficientes para valores predichos lineales y cuadrado valores predichos

lineales son respectivamente de: 0,93 [CI 95%: 0,22 a 1,64] (p-valor: 0,011) y -

0,013 [CI 95%:-0,13 a 0,1] (p-valor: 0,834).

28

119




Los coeficientes de correlación observados para variables: a) parto vaginal

instrumental/talla materna baja (0,03), b) parto vaginal instrumental/peso

nacimiento (0,05) y c) peso nacimiento/talla materna baja (-0,083) no son

mayores al valor absoluto de 0,083. Se observa en el estudio de colinealidad un

número condición global de 1,11 con FIV para las variables talla materna baja y

peso recién nacido de 1,01. El FIV para parto vaginal instrumentalizado fue de 1.

El índice condición varió entre 1 a 1,11.

Para el modelo definitivo el test de Hosmer-Lemeshow muestra un p-valor de

0,202. Para el peso del recién nacido se observa un coeficiente estandarizado de

0,45, mayor que para parto vaginal instrumental (0,26) y talla materna baja (0,16).

Se determinaron observaciones individuales influyentes en el modelo, no

obstante su eliminación del modelo, no produjo cambios importantes en el ajuste

y/o estimación de los parámetros del modelo.

Tabla IV.A Modelos de regresión logística para trauma del recién nacido en 4.017 partos

Etapa Variables consideradas Logaritmo Test de razón Valor p

en modelo verosimilitud verosimilitud

(grados de libertad)

1 Modelo nulo -489,88

2 PNAC -456,17 67,43 (1)* 0,0000

3 PNAC y PVAGI -433,42 45,51 (1)* 0,0000

4 PNAC, PVAGI y TMB -426,55 13,74 (1)* 0,0002

PNAC = peso recién nacido, PVAGI = parto vaginal instrumental, TMB = variable dummy tallamaterna utilizando como punto de corte 149 centímetros. Test de razón de verosimilitud(Likelihhood Ratio Test) referido al modelo de la etapa previa. No se consideran las variables

interacción entre las variables independientes pues no producen modelos con test deverosimilitud significativos (p-valor <0,05).

29

120



En la Tabla V.A, se observa como los riesgos absolutos para trauma neonatal

varían en relación a la presencia de parto vaginal instrumental y la talla materna

baja reafirmando lo propuesto en el modelo de regresión logística.

En la Figura 3.A se observa, el análisis ROC no paramétrico para el peso

recién nacido en relación al trauma neonatal, con un área ROC de 75,05% (CI

95%: 65,33 a 75,67].

En el análisis ROC, utilizando puntos de corte de peso fetal desde 3.000 a

4.500 gramos se observa que los valores predictivos positivos varían desde 2,9%

a 36%. En cambio los valores predictivos negativos van desde 98,9% a 97,6%.

Asimismo en la Tabla VI.A se observa que a medida que aumenta el punto de

corte del peso fetal se incrementa la frecuencia de verdaderos negativos,

reduciendo la frecuencia de verdaderos positivos (eventos neonatales traumáti-

cos), número de falsos positivos y frecuencia lesiones de plexo braquial.

Tabla V.A Riesgo absoluto para trauma recién nacido según peso recién nacido, talla materna yparto vaginal instrumental en 4.017 partos

Peso del recién nacido Incidencia(gramos) (Riesgo absoluto por 1.000)

Total TM <149 TM ≥149 PVAGI PVAGI

por peso ausente presente

Menos de 3.000 10,62 54,55 6,62 8,24 38,46

3.000-3.999 23,79 58,82 22,17 16,57 79,55

4.000 y más 89,66 500 83,92 67,73 230,77

Total 26,39 66,67 24,33 18,75 88,04

TM = talla materna en centímetros (cm); PVAGI = parto vaginal instrumental. TM<149 cm =

Talla materna baja.

30

121




Figura 3.A Curva de análisis ROC no paramétrico para trauma neonatal respecto al pesodel recién nacido en 4.017 partos.

Tabla VI A. Frecuencia de verdaderos positivos, verdaderos negativos, lesiones de plexo braquialy número de falsos positivos para puntos de corte del peso recién nacido

Corte para peso % (n) VP % VN % (n) FP LPB %recién nacido CI 95%* CI 95%* CI 95%* CI 95%**

(gramos)

3.000 93,4 (99) 16,7 97,1 (3.259) 10087 a 96,8 15,5 a 17,9 96,5 a 97,6 68 a 100

3.500 67,9 (72) 62,8 95,3 (1.461) 10058,5 a 76 61,3 a 64,3 94,2 a 96,3 72,3 a 100

4.000 24,5 (26) 92,9 91 (264) 40

17,3 a 33,5 92,1 a 93,7 87,8 a 94,3 16,7 a 68,84.200 14,2 (15) 97,5 86,5 (96) 30

8,8 a 22 97 a 98 80,1 a 92,9 10,3 a 60,8

4.500 8,5 (9) 99,6 64 (16) 104,5 a 15,4 99,3 a 99,7 45,2 a 82,8 0 a 43

N = número; % = porcentaje; VP = verdaderos positivos; VN = verdaderos negativos; falsospositivos;LPB= lesiones de plexo braquial; *Intervalo de confianza de Wald; **Intervalo de confianza de

Agresti.

31

122



5.1.5 Interpretación de resultados y limitaciones

Las medidas de dispersión y tendencia central en las variables estudiadas

(Tabla I.A y II.A) presentan valores similares a otras casuísticas publicadas en

Chile (4, 12). Lo observado en la comparación de los recién nacidos de acuerdo

a la presencia de trauma neonatal (Tabla III.A), asimismo el modelo definitivo de

regresión logística que incorpora peso del recién nacido, parto vaginal

instrumentalizado y talla materna baja; y su adecuada especificación, cumpli-

miento linealidad del logit, adecuada colinealidad y ajuste nos permite afirmar

que éstos deben ser considerados factores independientes de trauma neonatal

ratificando lo planteado en el marco conceptual teórico4,5,8,9,14-19. A partir de la

estandarización de dichas variables se plantea que el principal factor de riesgo

sería el peso recién nacido, seguido por el parto vaginal instrumentalizado y la

talla materna baja.

La significativa (p-valor a 2 colas <0,01) mayor frecuencia de apgar bajo a los

5 minutos y al minuto en los neonatos con trauma (Tabla III.A), sugiere que la

obstrucción en el expulsivo, puede determinar per se mayor asfixia neonatal.

Dentro de los traumas neonatales la frecuencia de lesiones del plexo braquial

es 9,43% [CI 95%: 3,9 a 15], lo que desde el punto de vista clínico, resulta

relevante por sus eventuales secuelas a largo plazo.

De acuerdo al área ROC (75,05%; CI 95%: 65,33 a 75,67) el peso fetal debe ser

considerado un predictor del evento neonatal traumático y la elección de un

punto de corte para éste, plantea costos (número falsos positivos) en términos de

cesáreas a efectuar para prevenir el evento; y beneficios previniendo el evento

neonatal traumático (número verdaderos positivos) y la lesión plexo braquial.

Para 4.000 gramos el coste es efectuar 264 cesáreas y el beneficio es prevenir

32

123




24,5% [CI 95%: 17,3 a 33,5] del total de eventos neonatales traumáticos y un 40%

[CI 95%: 16,7 a 68,8] de las lesiones de plexo braquial.

Durante el año 2008, en el Servicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital

Luis Tisné Brousse, se observaron 2.483 cesáreas con 297 recién nacidos con

peso de nacimiento mayor a 4.000 gramos (MF) y 4.507 partos vaginales con 321

recién nacidos con MF; Lo cual plantea que el 48,1% [CI 95%: 44,1 a 52] de los

recién nacidos macrosómicos tienen su parto por vía cesárea, lo que introduce

un sesgo de selección a los resultados observados en nuestro estudio, lo que se

suma al sesgo de que la muestra seleccionada fue aquella en que hubo registros

completos.

5.2 PREDICTORES CLÍNICOS DE MACROSOMÍA FETAL


A partir del objetivo de determinar un modelo predictivo clínico para MF

(peso fetal ≥4.000 gramos), se realiza un estudio observacional en una cohorte

en 3.721 embarazos, únicos, de edad gestacional pediátrica de término (mayor o

igual a 37 semanas), con parto vía vaginal asistido en el Servicio de Obstetricia y

Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 de enero y 31 de

diciembre de 2008.

Para precisar el tamaño de muestra51,52,57 se utilizó: 1) El estudio reciente de

Nahum et al30 en que el perfil materno para MF plantean una sensibilidad de

55% con especificidad de 90% para la búsqueda de MF. 2) La prevalencia general

en gestantes para MF de 10%4-6. 3) Potencia del 90%. 4) Un nivel de confianza

del 99%, a dos colas. La muestra mínima es de 253 embarazos, no obstante se

consiguió una muestra de 3.721 partos, lo que por motivo de registros

incompletos, corresponde al 82,6% de los 4.507 partos vaginales asistidos en el

Servicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Luis Tisné Brousse entre el 1

de enero de 2008 y el 31 de diciembre de 2008.

33

124



5.2.2 Variables en estudio y métodos de recolección de la información e


Las variables consignadas para cada gestante fueron:



Multiparidad* Antecedente de parto previo Cualitativa, 1 = presencia de parto previo(vía vaginal y/o cesárea) nominal 0 = Ausencia de parto previo

Edad gestacional Estimación por fecha última Cuantitativa, Medida en díasobstétrica menstruación (FUR) confiable de razón

y segura y/o FUR operacionalHipertensión arterial* Presencia de síndrome hipertensivo Cualitativa, 1 = presencia de hipertensión

en el embarazo actual. nominal arterial en el actual embarazo0 = ausencia de hipertensiónarterial en el actual embarazo

Diabetes* Presencia de diabetes gestacional y/o Cualitativa, 1 = presencia de diabetes en elpregestacional en el embarazo actual nominal actual embarazo

0 = ausencia de diabetes en elactual embarazo

Talla materna Talla al momento del ingreso a Cuantitativa, Medida en centímetrosmaternidad de razón

Parto vaginal Considera si hay instrumentación en Cualitativa, 1 = Parto vaginal coninstrumentado* la asistencia del parto vía vaginal nominal instrumentación (fórceps y/o


Evento neonatal Define la presencia de retención de Cualitativa, 1 = presencia de evento adversotraumático* hombros en el parto y/o presencia en nominal neonatal traumático

el recién nacido de fractura de húmero 0 = Ausencia de evento adversoy/o lesión de plexo braquial y/o neonatal traumáticocefalohematoma.

Lesión de plexo Lesión evidente de plexo braquial Cualitativa, 1 = presencia de lesión plexobraquial* en el neonato nominal braquial

0 = Ausencia de lesión plexobraquial

Retención de Descripción de retención de hombros Cualitativa, 1 = presencia de retenciónhombros* en el protocolo del parto nominal hombros

0 = Ausencia retención dehombros

Sexo recién nacido Sexo fenotípico del recién nacido Cualitativa, 1 = sexo masculinomasculino* nominal 0 = sexo femeninoPeso recién nacido Peso del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en gramos

de razónTalla recién nacido Talla del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en centímetros

de razónApgar al minuto* Aplicación escala Apgar al minuto Cualitativa, 1 = puntaje menor o igual a 5

de vida del recién nacido nominal 0 = puntaje mayor de 5Apgar a los 5 Apgar a los 5 minutos de vida Cualitativa, 1 = puntaje menor o igual a 7minutos* del recién nacido nominal 0 = puntaje mayor a 7

*Variable indicadora o dummy.

34

125




Toda la información fue recolectada a partir de la base de datos del Servicio

de Neonatología, debiendo en los casos que la información fuera incompleta

revisar las fichas clínicas de los sujetos estudiados. Se utilizó el programa File

Maker Pro Advanced 9.0 para generar una base con la información, realizando su

análisis estadístico con Stata 11.0. Cabe destacar que previo al análisis estadístico

se elaboró la información respecto a su integridad y a la existencia de errores.





de la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk53,54. Las variables nominales

dicotómicas (variables indicadoras) son descritas en términos de proporciones

con sus respectivos intervalos de confianza55.

Se procede a la comparación de los sujetos de acuerdo a la presencia de MF,

de acuerdo al nivel de medición, recorrido y distribución de dichas variables55.

De acuerdo a la hipótesis planteada se seleccionan las variables: edad

materna, talla materna, edad gestacional obstétrica, multiparidad, diabetes y sexo

fetal para construir el modelo de regresión logística32-34. Las variables cuantitati-

vas serán categorizadas en forma ordinal y luego para cada nivel se determinará

el logit (primer nivel referencia) y el riesgo absoluto. Se ejecutará una gráfica de

cada logit frente al valor de la mediana de cada punto de corte; y además se

efectuará un test de tendencia lineal34,37-38.

Para diabetes, multiparidad y sexo recién nacido se plantea la determinación

de los riesgos absolutos para MF.

35

126



Para la construcción del modelo de regresión logística, se utilizará la técnica de

inclusión secuencial “hacia adelante” considerado como criterio de selección del

modelo definitivo aquel que produzca una menor devianza (p-valor <0,05)36-38 y

un área ROC mayor (p-valor <0,05)45,47,48,50. El efecto de interacción de las

variables independientes se evaluará construyendo variables de interacción. Una

vez determinado el modelo definitivo se plantea el uso del test de Wald36-38 para

valorar el aporte de las variables predictoras.

En el modelo definitivo se ejecutará un test de ajuste del link de Pregibon

(Link test)40-42. En las variables independientes del modelo definitivo, se

determinarán los coeficientes de correlación37,42 y se efectuará un análisis de

colinealidad, obteniendo así el número condición global, índice de condición y

los factores de inflación de la varianza centrados (VIF)39,42,43. Además con el

modelo definitivo se plantea el uso del Test Hosmer-Lemeshow34,37,39 para

valorar la calidad del ajuste, ejecutando además una estandarización de los

coeficientes de las variables56 del modelo final con el objeto de evaluar la

importancia de ellas.

Para evaluar la influencia de casos individuales sobre el ajuste y los


Leverage39-44, la estadística de delta Ji-Cuadrado de Pearson (∆χ2)39, la

estadística Delta Devianza (∆D)39, estadística del Delta-Beta Pregibon (∆ß)39,44.




Para el modelo definitivo se considera realizar un análisis ROC no paramétri-

co45-50 considerando el cálculo de sensibilidad, especificidad, valor predictivo

positivo, valor predictivo negativo y eficiencia para sus puntos de corte.

36

127




5.2.4 Resultados

En la Tabla I.B (Anexo) se observa las medidas de tendencia central,

dispersión, asimetría y curtosis para las variables: edad materna, talla materna,

peso recién nacido, talla recién nacido y edad gestacional obstétrica. Para todas

ellas es posible rechazar la hipótesis nula acerca de la normalidad (Shapiro-Wilk

p-valor < 0,15). En la Tabla II.B (Anexo) se observan los valores porcentuales y

sus respectivos intervalos de confianza de las variables dummy evaluadas en la

cohorte.

Las mediana de edad materna, edad gestacional obstétrica, talla recién nacido

y talla materna se observan significativamente (p-valor 2 colas <0,01) aumenta-

das en el grupo con MF. Asimismo la multiparidad, diabetes, evento neonatal

traumático, lesión de plexo braquial, retención de hombros, sexo fetal masculino

y apgar bajo al minuto también se observan con significancia estadística (p-valor

2 colas < 0,05) aumentadas en dicho grupo (Tabla III.B).

En la Figura 1.B, 2.B y 3.B del Anexo, se observa la linealidad del logit para

las variables: peso del recién nacido, talla materna y edad gestacional obstétrica

con un test de tendencia lineal significativo (p<0,01), lo que justifica su

incorporación como tales en el modelo.

El riesgo absoluto de MF para diabetes es de 13,12% [CI 95%: 8,22 a 18,01].

En cambio para multiparidad y sexo fetal masculino es respectivamente de

10,43% [CI 95%: 9,03 a 11,83] y 8,66% [CI 95%: 7,39 a 9,93].

37

128



Tabla III.B Comparación para presencia de macrosomía fetal en 3.721 partos vaginales

Variables Partos sin Partos con p-valor

macrosomía macrosomía (2 colas)

n = 3.445 n = 276

Edad materna mediana (ric) 24 (9) 27 (11) <0,0000*

Multiparidad n (porcentaje) 1.649 (47,87) 192 (69,57) <0,0000**

Edad gestacional obstétrica mediana (ric) 276 (11) 281 (9) <0,0000*

Hipertensión arterial n (porcentaje) 197 (5,72) 22 (7,97) 0,1260**


Talla materna mediana (ric) 158 (8) 160 (8,5) <0,0000*

Parto vaginal instrumentado n (porcentaje) 374(10,86) 36 (13,04) 0,2642**

Evento neonatal traumático n (porcentaje) 78 (2,26) 26 (9,42) 0,0000***

Lesión plexo braquial n (porcentaje) 5 (0,15) 4 (1,45) 0,003***

Retención de hombros n (porcentaje) 12 (0,35) 9 (3,26) 0,0000***

Talla recién nacido mediana (ric) 50 (2) 53 (2) <0,0000*

Sexo masculino n (porcentaje) 1.730 (50,22) 164 (59,42) 0,0033**

Apgar al minuto n (porcentaje) 112 (3,25) 17 (5,59) 0,011**

Apgar a los 5 minutos n (porcentaje) 22 (0,64) 3 (1,09) 0,427***

*Prueba de Mann-Whitney. **Prueba de proporciones con distribución normal. ***Testexacto de Fisher. n = número de casos; ric = rango intercuartílico.

38

129




En la siguiente Tabla IV.B, se observan los modelos de regresión logística por

técnica de forward para la incorporación de las variables independientes.

Tabla IV.B Modelos de regresión logística para predicción clínica de macrosomía fetalen 3.721 partos vaginales

Etapa Variables consideradas en modelo Logaritmo Test de razón Valor p

verosimilitud verosimilitud(grados de libertad)


2 EGEST -937,88 91,18 (1)* 0,0000

3 EGEST y MULTIP -912,53 50,70 (1)* 0,0000

4 EGEST, MULTIP y TM -892,34 40,39 (1)* 0,0000

5 EGEST, MULTIP,TM y EM -885,80 13,08 (1)* 0,0003

6 EGEST,MULTIP,TM,EM y SEXRN -879,69 12,22(1)* 0,0005

7 EGEST,MULTIP,TM, EM, SEXRN y DIAB** -876,46 6,45(1)* 0,011

EGEST = edad gestacional obstétrica, MULTIP = multiparidad, TM = talla materna, EM = edadmaterna, SEXRN = sexo recién nacido, DIAB= diabetes. *Test de razón de verosimilitud(Likelihood ratio test) referido al modelo de la etapa previa. **El modelo definitivo al

compararlo con los otros modelos muestra un área ROC de 74,82 [CI 95: 71,9 a 77,7] (p-valor

<0,0000).No se consideran las variables interacción entre las variables independientes puesno producen modelos con test de verosimilitud significativos (p-valor <0,05) y/o no mejora la

capacidad discriminante del modelo evaluando el área ROC.

El modelo final incorpora las variables independientes edad gestacional

obstétrica (OR: 1,09; CI 95%: 1,07 a 1,11), multiparidad (OR: 2,06; CI 95%: 1,51 a

2,83), talla materna (OR: 1,08; CI 95%: 1,05 a 1,1), edad materna (OR: 1,04; CI

95%: 1,02 a 1,06), sexo recién nacido masculino (OR: 1,57; CI 95%: 1,22 a 2,04) y

diabetes (OR: 1,92; CI 95%: 1,19 a 3,1). Todas las variables referidas son

significativas en la estadística de Wald (p-valor <0,01). Las variables de

interacción construidas a partir de las variables independientes no mostraron una

verosimilitud y/o área ROC significativa (p-valor <0,05) para ser incluidas en el

modelo definitivo.

39

130



El test de ajuste del link de Pregibon muestra un logaritmo de verosimilitud de

-876,34 significativo respecto del modelo nulo (p-valor <0,0000). Los coeficientes

para los valores predichos lineales y cuadrado valores predichos lineales son

respectivamente de: 0,86 [CI 95%: 0,27 a 1,45] (p-valor 0,004) y -0,03 [CI 95%: -

0,16 a 0,09] (p-valor: 0,626).

En la Tabla V.B (Anexo) se observan los coeficientes de correlación para las

variables independientes. El coeficiente de correlación máximo observado fue de

de 0,55 entre edad materna y multiparidad. También se observó un coeficiente

de correlación entre edad materna y diabetes de 0,16. El resto de los coeficientes

de correlación entre las variables fueron inferiores a 0,05. Al realizar el estudio de

colinealidad de las variables independientes se observa un número condición

global de 1,91 con VIF medio de 1,16. Los VIF para edad gestacional obstétrica

(1,01), talla materna (1,01) sexo recién nacido (1) y diabetes (1,03) son muy

cercanos a 1. En cambio para multiparidad y edad materna los VIF son

respectivamente 1,45 y 1,47. La condición índice varió desde 1 a 1,9.

Para el modelo definitivo el test de Hosmer-Lemeshow muestra un p-valor de

0,84. Los mayores coeficientes estandarizados se observaron para edad gestacio-

nal obstétrica (0,37), talla materna (0,23) y multiparidad (0,2). En contraste,

dichos coeficientes fueron menores para edad materna (0,14), sexo recién nacido

masculino (0,13) y diabetes (0,08). Se determinaron observaciones individuales

influyentes en el modelo, no obstante su eliminación del modelo, no produjo

cambios importantes en el ajuste y/o estimación de los parámetros del modelo.

El análisis ROC para el modelo definitivo etapa 7 (Tabla IV.B) presenta un

área bajo la curva de 74,82% [CI 95%: 71,9 a 77,7] (p-valor< 0,0000) significativa

respecto a los modelos evaluados en las otras etapas, con valores de punto de

corte (en porcentaje) desde 0,28 a 53,15. En los rangos de los puntos de corte del

modelo definitivo, el valor predictivo negativo varía desde 93% a 100%, en

cambio el valor predictivo positivo cambia desde un 8% a 50% con eficiencia de

12% a 93%. En la Tabla VI.B, se observa que para el punto de corte de 3 la

40

131




sensibilidad es de un 93,8%, con una especificidad de 30,9%; en cambio el punto

de corte de 27 exhibe una especificidad de 98,1%, con una sensibilidad de un

9,4%. El punto de corte de 7,5 (Figura 4.B) ofrece una sensibilidad y

especificidad cercanas a 68% con valores predictivos negativo de 96,42% [CI 95%:

95,68 a 97,16] y positivo de 14,6% [CI 95%: 12,8 a 16,7].

Tabla VI.B Sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y eficiencia para puntos de cortedel modelo de regresión logística para predicción clínica de macrosomía fetal

Corte n VP n VN VPP EficienciaSensibilidad %; CI 95%* Especificidad %; CI 95%* CI 95%* CI 95%*

3 259 1.066 9,8 35,693,8; 90,4 a 96,1 30,9; 29,4 a 32,5 8,7 a 11 34,1 a 37,2

7,5 189 2.342 14,6 68

68,5; 62,8 a 73,7 68; 66,4 a 69,5 12,8 a 16,7 66,5 a 69,512 128 2.886 18,6 81

46,4; 40,6 a 52,3 83,8; 82,5 a 85 15,9 a 21,7 79,7 a 82,2

20 70 3.286 30,6 90,225,4; 20,6 a 30,8 95,4; 94,6 a 9] 25 a 36,8 89,2 a 89,2 a 91,1

27 26 3.381 28,9 91,6

9,4; 6,5 a 13,4 98,1; 97,6 a 98,5 20,5 a 39 90,6 a 92,4

n = número; = porcentaje, VP = verdaderos positivos; VN = verdaderos negativos; FP = falsos

positivos; VPP = valor predictivo positivo. *Intervalo de confianza de Wald.

Figura 4.B Sensibilidad y especificidad para el modelo de regresión logística parapredicción clínica de macrosomía fetal.

41

132




La asociación de MF con los eventos neonatales traumáticos, apgar bajo al

minuto, retención de hombros y lesión de plexo braquial ratifica lo ya enunciado

en relación al factor de riesgo que constituye el peso fetal para la presencia de

un parto vaginal traumático4-6,8,14-19.

La comparación de los recién nacidos según la presencia de MF, en el análisis

univariado asimismo, el modelo definitivo de regresión logística adecuadamente

especificado con cumplimiento de supuestos linealidad de logit, adecuada

colinealidad y ajuste confirma lo planteado en la hipótesis inicial y otros estudios

en que se ha evidenciado como factores asociados a macrosomía fetal la talla

materna, edad materna, edad gestacional obstétrica, sexo recién nacido, diabetes

y multiparidad4,5,8-12.

No obstante, la capacidad discriminante observada en nuestro modelo de

acuerdo al área ROC (74,82%; CI 95%: 71,9 a 77,7), nos permite enunciar un

ajuste aceptable límite. Y aquí surge una condicionante en el estudio, que no se

valoró otros factores que se han señalado como predictores de MF, tales como:

incremento ponderal en el embarazo, altura uterina, estimación clínica de peso

fetal y antecedentes de recién nacido macrosómico5,8,10-12.

Considerando el hecho de que un falso positivo en nuestro modelo supone

costes (efectuar intervención quirúrgica) y por otro lado un, falso negativo indica

que no se realizó un diagnóstico oportuno para reducir el riesgo de un evento

neonatal traumático; el punto de corte óptimo para este modelo debiera estar en

torno al valor de 7,5 (Tabla VI.B y Figura 4.B) lo que produce un valor predictivo

positivo de un 14,6% [CI 95%: 12,8 a 16,7] con lo cual no se cumplió la hipótesis

propuesta para este estudio, no obstante el cumplimiento del supuesto del valor

predictivo negativo (valor predictivo negativo >90%).

42

133




Otra limitación de este estudio tiene que ver con la selección sólo de aquellos

registros completos en la cohorte de partos del año 2008.

5.3 DIAGNÓSTICO DE MACROSOMÍA FETAL CON BIOMETRÍA FETAL


Para la adecuada valoración de la hipótesis en relación a la predicción de MF

por biometría fetal, se efectuó un estudio observacional de cohorte retrospectivo

entre agosto de 2004 y diciembre de 2009, en el Servicio de Obstetricia y

Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse seleccionando 910 gestantes con

embarazo único de 37 o más semanas de edad gestacional pediátrica, sin

presencia de malformaciones fetales, y ultrasonografía efectuada a 3 o menos

días antes del parto.

Para precisar el tamaño de muestra51,52,57 se utilizó: 1) Información en

estudios previos de indicadores clínicos de ultrasonografía en MF (sensibilidad

70% y especificidad 90%)6, 2) Un 10 de frecuencia de MF reportada en estudios

previos, 3) Potencia del 90%, 4) Un nivel de confianza de 99% a dos colas. La

muestra mínima es de 656 gestantes, lo cual es superado por la muestra

seleccionada.

5.3.2 Variables estudio y métodos de recolección de la información e


Para la cohorte estudiada se consignó para el embarazo actual las siguientes

variables:

43

134





Multiparidad* Antecedente de parto previo Cualitativa, 1 = presencia de parto previo(parto vía vaginal y/o cesárea) nominal 0 = Ausencia de parto previo

Edad gestacional Estimación por medio del examen Cuantitativa, Medida en semanas de las 37físico neonatal de la edad gestacional de razón a las 42 semanas

Diabetes* Presencia de diabetes gestacional y/o Cualitativa, 1 = presencia de diabetes en elpre-gestacional en el embarazo actual nominal actual embarazo

0 = ausencia de diabetes en elactual embarazo

Cesárea* Presencia de parto vaginal cesárea Cualitativa, 1 = presencia de parto cesáreanominal 0 = ausencia parto cesárea

Parto vaginal Considera si hay parto vaginal Cualitativa, 1 = Parto vaginal coninstrumentado* instrumental nominal instrumentación (fórceps y/o


Sexo recién nacido* Sexo fenotípico del recién nacido Cualitativa, 1 = sexo masculinonominal 0 = sexo femenino

Peso recién nacido Peso del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en gramosde razón

Macrosomía fetal* Caso se clasifica de acuerdo al Cualitativa, 1 = peso mayor o igualpeso recién nacido ordinal a 4.000 gramos

0 = peso menor a 4.000 gramosTalla recién nacido Talla del recién nacido inmediato Cuantitativa, Medido en centímetros

de razónApgar bajo al minuto* Aplicación escala Apgar al minuto Cualitativa, 1 = puntaje menor o igual a 5

de vida del recién nacido nominal 0 = puntaje mayor de 5Apgar bajo a los Apgar a los 5 minutos de vida del Cualitativa, 1 = puntaje menor o igual a 75 minutos* recién nacido nominal 0 = puntaje mayor a 7Días al parto Número de días al parto desde la Cuantitativa, De 0 a 3 días

fecha que se realizó de razónel examen ultrasonográfico

Diámetro biparietal Medida ultrasonográfica del diámetro Cuantitativa, Medido en milímetrosbiparietal de razón

Longitud fémur Medida ultrasonográfica de la Cuantitativa, Medido en milímetroslongitud de fémur de razón

Diámetro abdominal Medida ultrasonográfica del diámetro Cuantitativa, Medido en milímetrosabdominal promedio de razón

*variable indicadora o dummy.

Toda la información antes señalada, fue recolectada a partir de la base de

datos del Servicio de Neonatología y Departamento de Ultrasonografía del

Hospital Luis Tisné, debiendo en los casos que la información fuera incompleta

revisar las fichas clínicas de los sujetos estudiados. Se utilizó el programa File

Maker Pro Advanced 9.0 v1 para generar una base con la información realizando

44

135




su análisis estadístico con Stata 11.0. Cabe recalcar que previo al análisis

estadístico se elaboró la información respecto a su integridad y a la existencia de

errores.





de la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk53,54. Las variables nominales

dicotómicas (variables indicadoras) son descritas en términos de proporciones

con sus respectivos intervalos de confianza55.

Se procede a la comparación de los sujetos de acuerdo a la presencia de MF

de acuerdo al nivel de medición, recorrido y distribución de dichas variables55.

A partir de la hipótesis propuesta en este estudio, se formula el uso de la

regresión logística32-34 considerando como variables independientes el diámetro

biparietal, longitud de fémur y el diámetro abdominal promedio; siendo la

variable dependiente la MF. Las variables independientes, serán clasificadas en 5

cuantiles, y en cada cuantil se determinará el logit (referencia: primer cuantil). Se

ejecutará una gráfica del logit frente al valor de la mediana de cada cuantil; y

además se hará un test de tendencia lineal34,37-38.

Para la construcción del modelo de regresión logística, se usará la técnica de

inclusión secuencial “hacia adelante” considerando como criterio de selección

del modelo definitivo aquel que produzca una menor devianza (p-valor <0,05)36-

38 y una mayor área ROC (p-valor <0,05)45,47,48,50. Una vez determinado el

modelo definitivo se plantea el uso del test de Wald36-38 para valorar el aporte de

las variables predictoras.

45

136



En el modelo definitivo se realizará un test de ajuste del link de Pregibon40-42.

En las variables independientes del modelo definitivo, se determinarán los

coeficientes de correlación37,42 y se ejecutará un análisis de colinealidad,

obteniendo así el número condición global, índice de condición y los FIV39,42,43.

Además con el modelo definitivo se plantea el uso del Test Hosmer-

Lemeshow34,37,39 para valorar la calidad del ajuste, ejecutando además una

estandarización de los coeficientes de las variables56 del modelo final con el

objeto de evaluar la importancia de ellas.

Para evaluar la influencia de casos individuales sobre el ajuste y los


Leverage39-44, la estadística de delta Ji-Cuadrado de Pearson (∆x2)39, la

estadística Delta Devianza (∆D)39, estadística del Delta-Beta Pregibon (∆ß)39,44.




5.3.4 Resultados

En la Tabla I.C (Anexo) se observa las medidas de tendencia central,

dispersión, asimetría y curtosis para las variables: edad materna al parto, talla

materna, peso recién nacido, talla recién y edad gestacional pediátrica. En la

Tabla II.C (Anexo) se observan los valores porcentuales y sus respectivos

intervalos de confianza de las variables nominales evaluadas en la cohorte. No se

pudo rechazar la hipótesis nula de la distribución normal (Shapiro-Wilk p-valor

>0,15) en las variables edad gestacional, peso recién nacido, días al parto,

longitud fémur y diámetro abdominal.

Las medias de edad gestacional, peso recién nacido, longitud de fémur y

diámetro abdominal se observan significativamente aumentadas en el grupo con

46

137




MF. Junto con lo anterior se observa el mismo fenómeno para las medianas de

edad materna, talla recién nacido y diámetro biparietal. Asimismo el porcentaje

de diabetes, cesárea, sexo recién nacido masculino también se observan con

significancia estadística (p-valor 2 colas <0,05) aumentados en este dicho grupo

(Tabla III.C).

En el Anexo las Figuras 1.C, 2.C y 3.C se observa la linealidad del logit para

diámetro biparietal, longitud fémur y diámetro abdominal promedio con un test

de tendencia lineal significativo (p <0,01).

En la Tabla IV.C se observan los modelos de regresión logística por técnica de

inclusión secuencial “hacia adelante” para la incorporación de las variables

independientes. El modelo final incorpora las variables independientes diámetro

abdominal (OR: 1,25; CI 95%: 1,2 a 1,3) y diámetro biparietal (OR: 1,24; CI 95%:

1,16 a 1,32). Todas las variables referidas son significativas en la estadística de

Wald (p-valor <0,01). El área ROC para el modelo final es de 90,58 [CI 95%: 88,25

a 92,9].

El test de ajuste del link de Pregibon muestra un logaritmo de verosimilitud de

-240,17 significativo respecto del modelo nulo (p-valor <0,000). Los coeficientes

para valores predichos lineales y cuadrado valores predichos lineales son

respectivamente de: 0,98 [CI 95%: 0,75 a 1,21] (p-valor <0,000) y -0,008 [CI 95%:

-0,08 a 0,1] (p-valor 0,84).

El coeficiente de correlación para las variables diámetro biparietal y

abdominal promedio es de 0,45. Al realizar el estudio de colinealidad se observa

un número condición global de 1,59 con FIV de 1,23 para diámetro abdominal y

diámetro biparietal. El índice condición varía desde 1 a 1,62.

Para el modelo definitivo el test de Hosmer-Lemeshow muestra un p-valor

de 1. El coeficiente estandarizado es mayor para diámetro abdominal (1,03)

respecto al diámetro biparietal (0,49).

47

138



Tabla IIII.C Comparación según macrosomía fetal en 910 gestantes

Variables Gestantes Gestantes p-valor

sin macrosomía con macrosomía

fetal = 763 fetal = 147 (2 colas)

Edad materna mediana (ric) 24 (12) 28 (12) 0,025*

Multiparidad n (porcentaje) 428 (56,08) 100 (68,03) 0,0073**

Edad gestacional media ± ds 38,69 ± 1,01 39,27 ± 0,96 0,0000***


Cesárea n (porcentaje) 314 (41,15) 104 (70,75) 0,0000**

Parto vaginal instrumentado n (porcentaje) 36 (4,72) 7 (4,76) 0,9818**

Sexo recién nacido masculino n (porcentaje) 374 (49,02) 98 (66,67) <0,0001**

Peso recién nacido media ± ds 3636,16 ± 403,69 4305,58 ± 478,10 <0,0000***

Talla recién nacido mediana (ric) 50 (2) 53 (2) <0,0000*

Apgar bajo al minuto n (porcentaje) 24 (3,15) 9 (6,12) <0,0771**

Apgar bajos a los 5 minutos n (porcentaje) 3 (0,39) 2 (1,36) 0,186****

Días al parto media ± ds 1,69± 0,97 1,65±0,96 0,9850***

Diámetro biparietal mediana (ric) 91 (5) 95 (5) 0,0000*

Longitud fémur media ± ds 72,23 ± 3,4 75,07 ± 2,92 0,0000***

Diámetro abdominal media ± ds 110,47 ± 8,02 122,4 ± 6,2 0,0000***

*Prueba de Mann-Whitney. **Prueba de proporciones. ***Prueba de medias con distribución

normal de acuerdo a valoración igualdad de varianzas. ****Prueba exacta de Fishern = número de casos; ds = desviación estándar; ric = rango intercuartílico

48

139




Tabla IV.C Modelos de regresión logística para diagnóstico macrosomía fetal a partirde la biometría fetal

Etapa Variables consideradas Logaritmo Test de razón Valor p

en modelo verosimilitud verosimilitud(grados de libertad)


2 ABD -264,21 276,41 (1)* 0,0000

3 ABD y DBP -240,2 48,02 (1)* 0,0000

ABDM = diámetro abdominal, DBP = diámetro biparietal test de razón de verosimilitud(Likelihood ratio) referido al modelo de la etapa previa. El incorporar la longitud de fémur almodelo con ABD y DBP produce una verosimilitud de -237,6 lo que en el test de

verosimilitud da un p-valor de 0,0226 no obstante la evaluación de este modelo no producediferencias significativas (p-valor 0,199) en el área Roc respecto del modelo con ABD y DBP.

Se determinaron observaciones individuales influyentes en el modelo no

obstante su eliminación del modelo, no produjo cambios importantes en el ajuste

y/o estimación de los parámetros del modelo.

El análisis ROC del modelo definitivo (variables independientes diámetro

biparietal y abdomen promedio, variable dependiente: MF), muestra un área de

90,58% [CI 95%: 88,25 a 92,91]. Los puntos de corte varían desde 0,001 a 99,18

con razón de verosimilitud (Likelihood ratio) positiva desde 1,47 a 51,9 y razón

de verosimilitud negativa de 0 a 0,93. El punto de corte de 17 (Figura 4.C)

establece un adecuado equilibrio entre la especificidad (81,5%; CI 95%: 78,6 a

84,1) y sensibilidad (81,6%; CI 95%: 74,6 a 87,1) con eficiencia de 82% [CI 95%: 78,9

a 83,9]. Para dicho punto de corte se observa una razón de verosimilitud positiva

(4,42; CI 95%: 3,74 a 5,22) y negativa (0,23; CI 95%: 0,16 a 0,32), con valores

predictivos que están influenciados por la prevalencia de MF (Figura 5.C). Así con

valores de prevalencia sobre el 24% y hasta el 50%, el valor predictivo positivo

varía entre el 60% y 82%; en cambio el valor predictivo negativo desciende desde

un 93% a 82%. No obstante lo anterior, la eficiencia permanece estable en un valor

49

140



de 82%. Para el modelo definitivo seleccionando un punto de corte de 17 y una

prevalencia de MF de 14,6% va a producir un valor predictivo positivo de 43% [CI

95%: 38 a 48,2] y valor predictivo negativo de 96,3% [CI 95%: 94,8 a 97,3].

Figura 4.C Sensibilidad y especificidad para modelo regresión logística para macrosomíafetal que incorpora el diámetro biparietal y diámetro abdominal en su predicción.

Figura 5.C Valores predictivos positivos y negativos según prevalencia de macrosomíafetal.

50

141





La observación de mayor edad gestacional, mayor edad materna, presencia de

multiparidad, diabetes, sexo recién nacido masculino asociado a MF en el

análisis univariado (Tabla III.C) apoya lo propuesto4,5,8-12 en relación a la

asociación de estas variables con la presencia de MF.

Por otro lado la MF aparece asociada a mayor frecuencia de cesáreas y parto

vaginal instrumentados (Tabla III.C), lo que posiblemente representa la impor-

tancia que tiene el peso fetal sobre la adecuada progresión y resolución del

parto.

Tanto el análisis univariante así como el modelo definitivo de regresión

logística para MF, con los predictores diámetro biparietal y diámetro abdominal

promedio presenta una adecuada especificación, cumpliendo los supuestos de

linealidad del logit, colinealidad (variables independientes), con ajuste adecuado

y poder discriminante excelente (área ROC 90,58%; CI 95%: 88,25 a 92,91) lo que

proporciona evidencia que apoya la hipótesis de este estudio.

Considerando que tanto los falsos positivos, como los falsos negativos

suponen costes, unos por realizar cesáreas innecesarias y los otros por no reducir

el riesgo de trauma obstétrico asociado a MF, el punto de ajuste para el modelo

definitivo propuesto, sería el valor de 17. Así para un diámetro biparietal

promedio de 91 milímetros el punto de corte del diámetro abdominal promedio

para considerar MF, debiera ser mayor a 119 mm. No obstante el adecuado poder

discriminatorio del modelo propuesto, éste requiere para obtener un adecuado

valor predictivo, una prevalencia mayor al 24% y menor de un 50% de MF.

Una limitación del presente estudio lo representa su naturaleza observacional

que plantea la existencia de sesgos en la selección de los individuos.

51

142



6. CONCLUSIONES

El peso del recién nacido, el parto vaginal instrumental y la talla materna

menor de 149 centímetros deben ser considerados factores de riesgo para un

evento neonatal traumático.

El punto de corte de 4.000 o más gramos para definir MF plantea un coste de

efectuar 264 cesáreas y el beneficio sería la prevención de un 24,5% [CI 95%: 17,3

a 33,5] del total de eventos neonatales traumáticos y un 40% [CI 95%: 16,8 a 67,8]

de lesiones de plexo braquial.

El uso de la ultrasonografía con la medición del diámetro biparietal y

abdominal promedio evaluados en el modelo de regresión logística proporciona

una adecuada herramienta para la predicción de MF, pero en condiciones de

prevalencia mayores a 24% y menores a 50% de la condición a predecir.

El modelo propuesto para el tamizaje de MF, con los predictores edad

gestacional obstétrica, multiparidad, talla materna, edad materna, sexo fetal

masculino y diabetes no proporciona una prevalencia adecuada para el posterior

uso de la medición del diámetro biparietal y abdominal en el diagnóstico de MF.

De acuerdo a lo anterior debiera proponerse el estudio de un nuevo modelo

para el tamizaje de MF en la población general de parturientas, que considere

además de los predictores ya evaluados otros como, incremento ponderal en el

embarazo, altura uterina, estimación clínica de peso fetal y antecedentes de

recién nacido macrosómico.

52

143




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58

149




59

8. ANEXOS

Tabla I.A Estadística descriptiva para variables cuantitativas y cualitativas (ordinales)observadas en 4.017 embarazos únicos, con edad gestacional pediátrica de término,cuyo parto vaginal aconteció entre el 1 de enero al 31 de diciembre de 2008 en el

Servicio de Obstetricia y Ginecología Hospital Luis Tisné Brousse

Variable Mínimo Máximo Media Desviación Mediana Rango Curtosis Asimetríaestándar interquartílico

Edad materna 13 48 25,10 6,61 24 9 2,60 0,60

Edad gestacional 37 42 38,95 1,04 39 2 2,36 -0,07

Talla materna 140 180 157,88 5,84 158 8 3,07 0,17

Peso recién nacido 1.615 4.880 3.390,75 409,31 3.380 545 3,20 0,14

Talla recién nacido 40 57 50,35 1,85 50 3 3,55 -0,16

Tabla II.A Proporción porcentual de casos e intervalo de confianza para variables nominalesobservadas en 4.017 embarazos únicos, con edad gestacional pediátrica de término,cuyo parto vaginal aconteció entre el 1 de enero al 31 de diciembre de 2008 en el

Servicio de Obstetricia y Ginecología Hospital Luis Tisné Brousse

Variable Porcentaje (número de casos) Intervalo de confianza al 95 (Wald)

Multiparidad 49,73 (1.998) 48,19 51,29

Hipertensión arterial 5,83 (234) 5,1 6,55

Diabetes 4,83 (194) 4,17 5,49

Parto vaginal instrumentado 11,03 (443) 10,06 12

Evento neonatal traumático 2,64 (106) 2,14 3,14

Sexo recién nacido masculino 50,88 (2.044) 49,34 52,43

Apgar bajo al minuto 3,56 (143) 2,99 4,13

Apgar bajo a los 5 minutos 0,7 (28) 0,44 0,95

150



Tabla I.B Estadística descriptiva para variables cuantitativas y cualitativas (ordinales)observadas en 3.721 embarazos no gemelares de edad gestacional pediátrica de término,

con parto vía vaginal, asistido en el Servicio de Obstetricia y Ginecología delHospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 de enero y 31 de diciembre de 2008

Variable Mínimo Máximo Media Desviación Mediana Rango Curtosis Asimetría

estándar interquartílico

Edad materna 13 48 25,09 6,56 24 9 2,60 0,60

Edad gestacional obstétrica 297 256 275,90 7,71 276 11 2,50 -0,19

Talla materna 141 179 157,84 5,82 158 8 3,04 0,16

Peso recién nacido 1.974 4.880 3.395,6 407,11 3.380 545 3,16 0,19

Talla recién nacido 40 57 50,38 18,30 50 3 3,41 -0,09

Tabla II.B Proporción porcentual de casos e intervalo de confianza para variables nominalesobservadas en 3.721 embarazos no gemelares de edad gestacional pediátrica de término, con

parto vía vaginal, asistido en el Servicio de Obstetricia y Ginecología delHospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 de enero y 31 de diciembre de 2008

Variable Porcentaje (número de casos) Intervalo de confianza al 95 (Wald)

Multiparidad 49,48 (1.841) 47,87 51,08

Hipertensión arterial 5,89 (218) 5,13 6,64

Diabetes 4,92 (182) 4,22 5,61

Parto vaginal instrumentado 11,02 (409) 10,01 12,03

Evento neonatal traumático 2,8 (104) 2,27 3,33

Lesión de plexo braquial 0,24 (8) 0,08 0,4

Retención de hombros 0,56 (20) 0,32 0,81

Sexo recién nacido masculino 50,90 (1.894) 49,29 52,51



60

151




Figura 1.B Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) y riesgo absoluto de Macrosomíafetal respecto a edad gestacional obstétrica (en categorías según tabla adjunta) en 3721embarazos no gemelares, de edad gestacional pediátrica de término, con parto vía vaginal,asistido en el Servicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousseentre el 1 de enero y 31 de diciembre de 2008.La categoría de 269 y menos días se utilizó como referencia para el cálculo de Ln (OR).Ln (OR)=logaritmo natural del Odds ratio.

61

Edad Mediana Ln Riesgogestacional intervalo (OR) absoluto

(días) [CI 95]

269 y menos 266 0 2,3 [1,2 a 3,3]

270 a 274 272 0,63 4,2 [2,7 a 5,6]

275 a 278 276 1,32 8 [6 a 10]

279 a 283 281 1,59 10,2 [8 a 12,3]

284 y más 287 1,91 13,4[10,9 a 16]

Intervalo talla Mediana Ln Riesgo absoluto(centímetros) intervalo (OR) [CI 95]

145 y menos 145 0 1,9 [0 a 5,7]146 a 155 153 1,06 5,4 [4,1 a 6,6]

156 a 165 160 1,44 7,6 [6,5 a 8,8]166 y mas 168 2,17 14,6 [10,9 a18,4]

Figura 2.B Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) y riesgo absoluto de macrosomíafetal respecto a talla materna (en categorías según tabla adjunta) en 3.721 embarazos nogemelares de edad gestacional pediátrica de término, con parto vía vaginal, asistido en elServicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 deenero y 31 de diciembre de 2008.La categoría de talla materna 145 y menos se utilizó como referencia para el cálculo de Ln (OR).Ln (OR) = logaritmo natural del Odds ratio.

152



Figura 3.B Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) y riesgo absoluto de macrosomíafetal respecto a edad materna (en categorías según tabla adjunta) en 3.721 embarazos nogemelares de edad gestacional pediátrica de término, con parto vía vaginal, asistido en elServicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 deenero y 31 de diciembre de 2008.La categoría de edad materna de 20 años y menos, se utilizó como referencia para el cálculo del Ln(OR).Ln (OR)=logaritmo natural del Odds ratio.

.

Variables Coeficiente de correlación*

Edad gestacional obstétrica Edad materna -0,0165

Edad gestacional obstétrica Talla materna 0,0466Edad gestacional obstétrica Multiparidad* -0,0057Edad gestacional obstétrica Diabetes* -0,0344

Edad gestacional obstétrica Sexo recién nacido masculino* -0,0469Edad materna Talla materna -0,0495Edad materna Multiparidad* 0,5523

Edad materna Diabetes* 0,1578Edad materna Sexo recién nacido masculino* -0,0195Talla materna Multiparidad -0,0618

Talla materna Diabetes* -0,036Talla materna Sexo recién nacido masculino* 0,0117Multiparidad* Diabetes* 0,0707

Multiparidad* Sexo recién nacido masculino* -0,0151Diabetes* Sexo recién nacido masculino* -0,0004

Figura V.B Coeficientes de correlación lineal para variables observadas en 3721 embara-zos no gemelares de edad gestacional pediátrica de término, con parto vía vaginal, asistidoen el Servicio de Obstetricia y Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre el 1 deenero y 31 de diciembre de 2008.Los coeficientes de Spearman dan valores similares al coeficiente de correlación lineal de

Pearson.*Variable indicadora o dummy.

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Edad materna Mediana Ln Riesgo absoluto

(años) intervalo (OR) [CI 95]

20 y menos 18 0 4,8 [3,6 a 6,1]

21 a 30 25 0,42 7,1 [6 a 8,3]31 a 40 34 0,93 11,4 [9,1 a 13,6]

40 y más 42 1,29 15,5 [6,2 a 24,8]

153




Tabla I.C Estadística descriptiva para variables cuantitativas y cualitativas (ordinales) observadasen 910 gestantes con embarazo único, edad gestacional mayor o igual a 37 semanas yultrasonografía a 3 o menos días de su parto atendidas en el Servicio de Obstetricia y

Ginecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre agosto de 2004 y diciembre de 2009

Variable Mínimo Máximo Media ds Mediana ric Curtosis Asimetría

Edad materna 13 48 27,43 7,61 27 13 1,98 0,17

Edad gestacional * 37 41 38,79 1,1 39 2 2,25 0,03

Peso recién nacido* 1.825 5.125 3.492,76 532,9 3.490 730 2,99 0,09

Talla recién nacido 42 55,5 50,36 2,05 50 3 3,27 2,05

Días al parto* 0 3 1,68 0,97 2 1 1,97 -0,07

Diámetro biparietal 76 111 91,36 4,25 91 5 3,58 0,07

Longitud fémur* 60 83 72,69 3,49 73 5 2,98 -0,16

Diámetro abdominal* 83 143 112,39 8,91 112 12 2,92 -0,13

*Variable con prueba Shapiro-Wilk (p-valor >0,15); ds = desviación estándar; ric = rangointercuartílico.

Tabla II.C Proporción porcentual de casos e intervalo de confianza para variables nominalesobservada en 910 gestantes con embarazo único, edad gestacional mayor o igual a 37 semanas y

ultrasonografía a 3 o menos días de su parto atendidas en el Servicio de Obstetricia yGinecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre agosto de 2004 y diciembre de 2009

Variable Porcentaje Intervalo de confianza al 95

(número de casos) (Wald)

Multiparidad 57,91 (527) 54,7 61,12

Diabetes 9,01 (81) 4,17 5,49

Cesárea 45,93 (418) 42,7 49,17

Parto vaginal instrumentado 4,73 (43) 3,35 6,1

Sexo recién nacido 51,87 (472) 48,62 55,11

Macrosomía fetal 16,15 (147) 13,76 18,55



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Figura 1.C Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) para el diámetro biparietal (enpercentiles) en 910 gestantes con embarazo único, edad gestacional de término yultrasonografía a 3 o menos días de su parto, en el Servicio de Obstetricia y Ginecologíadel Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre agosto de 2004 y diciembre de 2009.La categoría de diámetro biparietal de 88 y menos fue usada como referencia para el cálculo de Ln(OR). Ln (OR) = logaritmo natural del Odds ratio.

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Intervalo diámetro Mediana intervalo Ln (OR)

biparietal (mm)

88 y menos 87 0

89 a 90 90 0,89

91 a 92 92 1,18

93 a 95 94 2,01

96 y más 97 3,3

Intervalo longitud Mediana intervalo Ln (OR)fémur (mm)

68 y menos 67 069 a 70 70 1,1371 a 73 72 2,92

74 a 75 74 3,1976 y mas 77 3,91

Figura 2.C Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) para la longitud de fémur (enpercentiles) observados en 910 gestantes con embarazo único, edad gestacional detérmino y ultrasonografía a 3 o menos días de su parto, en el Servicio de Obstetricia yGinecología del Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre agosto de 2004 y diciembre de 2009.La categoría de longitud fémur de 68 y menos se utilizo como referencia para el cálculo de Ln(OR).Ln(OR)=logaritmo natural del Odds ratio.

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Figura 3.C Linealidad del logit (logaritmo natural del OR) para el diámetro abdominal (encuantiles) observados en 910 gestantes con embarazo único, edad gestacional de término,y ultrasonografía a 3 o menos días de su parto en el Servicio de Obstetricia y Ginecologíadel Hospital Dr. Luis Tisné Brousse entre agosto de 2004 y diciembre de 2009.La categoría de abdomen de 105 y menos se utilizo como referencia para el cálculo de Ln (OR).Ln (OR) = logaritmo natural del Odds ratio.

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Intervalo Medianaabdomen (mm) intervalo Ln (OR)

105 y menos 101 0106 a 110 108 1,97

111 a 114 112 2,37115 a 119 117 3,6120 y más 123 5,4

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Los trabajos enviados a la Revista de Obstetricia y Ginecolo-gía, del Hospital Santiago Oriente Dr. Luis Tisné Brousse,deberán ajustarse a las siguientes instrucciones.

1. El trabajo debe ser escrito en papel tamaño carta, dejandoun margen de al menos 3 cm. en los cuatro bordes. Todas laspáginas deben ser numeradas en el ángulo superior derecho,empezando por la página del título. Debe entregarse dosejemplares idénticos de todo el texto, acompañados por unacopia idéntica para computador en CD, con espaciado a 1,5líneas, con tamaño de letra 12 pt, tipo Times New Roman,justificada a la izquierda. Las figuras que muestren imágenesdeben entregarse en copias fotográficas de excelente calidad.

Al pie de la página del título, debe mostrarse un recuentocomputacional de palabras, contadas desde el comienzo de laIntroducción hasta el término de la Discusión (se excluyen parael recuento, la página del Título, el Resumen, los Agradecimien-tos, las Referencias, Tablas y Figuras).

Se solicita que los “Artículos de Investigación” no sobrepa-sen 2.500 palabras, los “Artículos de Revisión” y los “Especiales”pueden extenderse hasta 3.000 palabras. Los “Casos Clínicos” nodeben exceder 1.500 palabras, pudiendo agregárseles hasta dosTablas y Figuras y no más de 20 referencias. Las “Cartas alEditor” no deben exceder 1.000 palabras, pudiendo agregárseleshasta 6 referencias y una tabla o figura.

2. Los Artículos de Investigación deben dividirse en seccio-nes tituladas: “Resumen”, “Introducción”, ”Material y Método”,”Resultados” y “Discusión”.

Otros tipos de artículos, tales como los “Casos Clínicos” y“Artículos de Revisión”, pueden acomodarse mejor a otrosformatos pero deben ser aprobados por el Editor.

3. Artículos de Investigación.Deben ser originales e inéditos. El ordenamiento de cada

trabajo será el siguiente:3.1. Página del TítuloLa primera página del manuscrito debe contener:

1) El título del trabajo, que debe ser conciso pero informativosobre el contenido central de la publicación.

2) El o los autores, identificándolos con su nombre de pila,apellido paterno e inicial del materno. Al término de cadanombre debe identificarse con número en “superíndice”, el

3) Nombre de la o las Secciones, Departamentos, Servicios eInstituciones a las que perteneció dicho autor durante laejecución del trabajo.

4) Nombre y dirección del autor con quien establecer corres-pondencia o solicitarle separatas. Debe incluirse su númerode fax y correo electrónico.

5) Fuente de apoyo financiero si lo hubo, en forma de subsidiode investigación (grants), equipos, drogas o todos ellos.Debe aclararse toda ayuda financiera recibida, especificandosi la organización que la proporcionó tuvo o no tuvo

REVISTA DE OBSTETRICIA Y GINECOLOGÍA

HOSPITAL SANTIAGO ORIENTE DR. LUIS TISNE BROUSSE

INSTRUCCIONES A LOS AUTORESinfluencia en el diseño del estudio; en la recolección, análisiso interpretación de los datos; en la preparación, revisión oaprobación del manuscrito.

6) Señale con letras minúsculas en “superíndices” a los autoresque no sean médicos y use dichos superíndices paraidentificar su título profesional o su calidad de alumno deuna determinada escuela universitaria.

7) Al pie de la página del título coloque el recuento computa-cional de palabras.

8) Cada una de las secciones siguientes (3.2 a 3.8) debe iniciarseen nuevas páginas.3.2 Resumen.La segunda página debe contener un resumen en español e

inglés de no más de 250 palabras que describan los propósitos delestudio o investigación, el material y método empleados, losresultados principales y las conclusiones más importantes.

Los autores pueden proponer 3 a 10 “palabras clave” (keywords).

3.3 Introducción.Breve exposición de los objetivos de la investigación y de la

literatura estrictamente atingente al estudio. Limite su extensión,en lo posible, a no más de 200 palabras.

3.4 Material y Método (o “Pacientes y Método”).Describa la selección de los pacientes, animales de experi-

mentación o tejidos y sus respectivos controles. Señale elnúmero de casos u observaciones, los métodos estadísticosutilizados y el nivel de significación elegido. Si el estudio seefectuó en seres humanos, explicite si la investigación fueaprobada por el Comité de Ética de la Institución.

3.5 Resultados.Presente sus resultados siguiendo una secuencia lógica y

concordante, en el texto, las Tablas y las Figuras. Los datos nopueden presentarse simultáneamente en Tablas y Figuras. En eltexto destaque las observaciones importantes, sin repetir todoslos datos presentados en las Tablas o Figuras. No discuta losresultados en esta sección.

3.6 Discusión.Discuta los resultados obtenidos en su investigación y no una

revisión del tema. No repita detalladamente datos que aparecenen “Resultados”. Explicite las concordancias o discordancias desus resultados con otros estudios. Conecte sus conclusiones conlos propósitos del estudio establecidos en la “Introducción”. Eviteformular conclusiones que no estén respaldadas por sus resulta-dos. Cuando sea apropiado proponga recomendaciones.

3.7 Agradecimientos.Exprese su agradecimiento sólo a personas que hicieron

contribuciones substantivas a su trabajo. Los autores son respon-sables por la mención de personas e instituciones a quienes loslectores podrían atribuir un apoyo a los resultados del trabajo ysus conclusiones.

3.8 Referencias.Limite las referencias (citas bibliográficas) a las más relevan-

tes. Numérelas en el orden según aparecen en el texto,

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identificadas entre paréntesis por números arábigos al final de lafrase o párrafo en que se las alude. Las anotaciones de cadareferencia debe ser la siguiente:a) Para artículos de Revistas. Apellido e inicial del nombre del o

los autores en mayúsculas. Mencione todos los autores cuandosean seis o menos; si son siete o más incluya los seis primerosy agregue “et al”. Limite la puntuación a comas que separenlos autores entre sí. Sigue el título completo del artículo, en suidioma original. Luego el nombre de la revista en que apareció,abreviado según el estilo usado por el Index Medicus, año depublicación; volumen de la Revista, página inicial y final delartículo. Ejemplo: Scholl T, Hediger M, Belsky D. Prenatal careand maternal health during adolescent pregnancy:a review andmeta – analysis. J Adolesc Health 1994; 15(6): 444-456.

b) Para capítulos en libros. Ejemplo:18. Croxatto H. Prostaglandinas. Funciones endocrinas del

riñón. En: Pumarino H, ed. Endocrinología y Metabolis-mo. Santiago: Editorial Andrés Bello, 1984; 823 – 840.

c) Para artículos en formato electrónico: citar autores, título delartículo y revista de origen tal como para su publicación enpapel, indicando a continuación el sitio electrónico donde seobtuvo la cita y la fecha en que se hizo la consulta. Ejemplo:Rev Med Chile 2003; 131: 473–482. Disponible enwww.scielo.cl (Consultado el 14 de julio de 2003).Los autores son responsables de la exactitud de sus referencias.3.9 Tablas, Figuras e Ilustraciones.Deben ser originales y venir en hojas separadas.Presente cada tabla, separando sus celdas con doble espacio

(1,5 líneas). Numérelas en orden consecutivo y asígneles un títuloque explique su contenido sin necesidad de buscarlo en el textodel manuscrito (Título de la Tabla). Sobre cada columna coloqueun encabezamiento corto o abreviado. Separe con líneas horizon-tales solamente los encabezamientos de las columnas y los títulosgenerales. Las columnas de datos deben separarse por espacios yno por líneas verticales. Cuando se requieran notas aclaratorias,agréguelas al pie de la tabla. Use notas aclaratorias para todas lasabreviaturas no estándar. Cite cada Tabla en su orden consecutivode mención en el texto del trabajo.

Denomine “Figura” a cualquier ilustración que no sea Tabla(Ejemplos: gráficos, ecografías, radiografías, electrocardiogra-mas, etc.). Las Figuras deben tener un título que expreseclaramente el contenido.

Las fotografías de pacientes deben cubrir parte(s) de surostro para proteger su anonimato.

Es deber del médico garantizar que los pacientes a que sehaga referencia en publicaciones científicas, reuniones clínicasy presentaciones públicas permanezcan en el anonimato. Contodo si fuera imprescindible revelar la identidad de algúnpaciente, el facultativo deberá contar siempre con el consenti-miento escrito de aquél. (Artículo 34, Código de Ética, ColegioMédico de Chile A. G. )

Las drogas deben designarse por su nombre genérico y nopor su nombre comercial.

La publicación de Figuras en colores debe ser consultadacon el Editor.

3.10 Unidades de medida.Use unidades correspondientes al sistema métrico decimal.

Las abreviaturas o símbolos que se emplean con mayor frecuen-cia, aparecen listadas en la Revista.

3.11 Las ideas, opiniones o conclusiones expresadas en losartículos son de la exclusiva responsabilidad de los autores.

3.12 El Comité Editorial de la Revista de Obstetricia yGinecología del Hospital Santiago Oriente Dr. Luis Tisné Brousse,se reserva el derecho de no publicar aquellos trabajos que nocumplan con los requisitos antes señalados.

4. Toda correspondencia debe ser enviada al Editor Jefe, Dr.Jorge Varas C., a las siguientes direcciones: Revista de Obstetriciay Ginecología del Hospital Santiago Oriente Dr. Luis TisnéBrousse. Avenida Las Torres 5150, Peñalolén, Santiago. Teléfono4725293. E mail: [email protected]

Advertencia: El Director, Editor Jefe y Comité Editorial de laRevista de Obstetricia y Ginecología del Hospital SantiagoOriente Dr. Luis Tisné Brousse, no asumen ninguna responsabi-lidad por injurias o daños a personas o propiedades (bienes),que pudieran derivar del uso de productos, métodos, procedi-mientos, instrucciones o ideas contenidas en el material presen-tado. Debido al rápido avance de la ciencia médica, se debe, enparticular, realizar siempre una verificación independiente de losdiagnósticos y dosis de fármacos.

ABREVIATURAS PARA UNIDADES DE MEDIDA

La siguiente lista indica las abreviaturas o símbolos de usointernacional que representan a las unidades de medida emplea-das con mayor frecuencia en los trabajos publicados por laRevista. Los autores deben utilizar estas abreviaturas o símbolosen el texto, Tablas y Figuras de los trabajos que envían a laRevista de Obstetricia y Ginecología del Hospital Santiago Orien-te Dr. Luis Tisné Brousse para su publicación.

TERMINOLOGIA ABREVIATURA O SÍMBOLO CORRECTO

cuentas por minuto cpmcuentas por segundo cpscurie CiEquivalente EqGramo gHora hunidad internacional IUkilogramo kglitro lmetro mminuto minsegundo skilo-(prefijo) kdeci-(prefijo) dcenti-(prefijo) cmili-(prefijo) mno significativo NSnúmero de observaciones nprobabilidad (estadístico) P

Nótese que a ninguna abreviatura o símbolo se le agrega “s” paraindicar plural.Una lista más completa de abreviaturas o símbolos de uso comúnen biología y medicina aparece publicada en Annals of InternalMedicine 90: 98 – 99, 1979.

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GUÍA DE EXIGENCIAS PARA LOS MANUSCRITOS(EXTRACTADAS DE LAS “INSTRUCCIONES A LOS AUTORES”)

DEBE SER REVISADA POR EL AUTOR RESPONSABLE, MARCANDO SU APROBACIÓN EN CADA CASILLERO QUE CORRESPONDA.TODOS LOS AUTORES DEBEN IDENTIFICARSE Y FIRMAR LA PÁGINA DEL REVERSO. AMBOS DOCUMENTOS DEBEN SER

ENTREGADOS JUNTO CON EL MANUSCRITO

1. Este trabajo (o partes importantes de él) es inédito y no se enviará a otras revistas mientras seespera la decisión de los editores de esta Revista.

2. El texto está escrito espaciado a 1,5 pt, en hojas tamaño carta, enumeradas.

3. Respeta el límite máximo de longitud permitido por esta Revista: 2.500 palabras para los“Artículos de Investigación”; 1.500 palabras para los “Casos Clínicos”; 3.000 palabras para los“Artículos de Revisión”, 1.000 palabras para “Cartas al Editor”.

4. Incluye un resumen de hasta 250 palabras, en castellano y, en lo posible, traducido al inglés.

5. Las referencias (citas bibliográficas) se presentan con el formato internacional exigido por laRevista y se eligieron según se recomienda en las Instrucciones a los Autores.

6. Incluye como referencias sólo material publicado en revistas de circulación amplia, o enlibros. Los resúmenes de trabajos presentados en congresos u otras reuniones científicaspueden incluirse como citas bibliográficas únicamente cuando están publicados en revistas decirculación amplia.

7. Si este estudio comprometió a seres humanos o animales de experimentación, en “Material yMétodos” se deja explícito que se cumplieron las normas éticas exigidas internacionalmente.Para los estudios en humanos, se debe identificar a la institución o el comité de ética queaprobó su protocolo.

8. El manuscrito fue organizado de acuerdo a las “Instrucciones a los Autores”, publicadas enabril, agosto y diciembre de cada año y se entrega 3 copias de todo el material, incluso de lasfotografías.

9. Las Tablas y Figuras se prepararon considerando la cantidad de datos que contienen y eltamaño de letra que resultará después de la necesaria reducción en imprenta.

10. Si se reproducen Tablas o Figuras tomadas de otras publicaciones, se proporciona autorizaciónescrita de sus autores o de los dueños de derechos de publicación, según corresponda.

11. Las fotografías de pacientes y las Figuras (radiografías, etc.) respetan el anonimato de laspersonas involucradas en ellas.

12. Se indican números telefónicos, de fax y el correo electrónico del autor que mantendrácontacto con la Revista.

Nombre y firma del autor que mantendrá contacto con la revista

Teléfonos: Fax: E-mail:

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DECLARACIÓN DE LA RESPONSABILIDAD DE AUTORÍA

El siguiente documento debe ser completado por todos los autores de manuscritos. Si esinsuficiente el espacio para las firmas de todos los autores, pueden agregar fotocopias deesta página.

TÍTULO DEL MANUSCRITO

DECLARACIÓN: Certifico que he contribuido directamente al contenido intelectual deeste manuscrito, a la génesis y análisis de sus datos, por lo cual estoy en condiciones dehacerme públicamente responsable de él y acepto que mi nombre figure en la lista deautores.En la columna “Códigos de Participación” anoto personalmente todas las letras de códigosque designan/identifican mi participación en este trabajo, elegidas de la Tabla siguiente:

Tabla: Códigos de Participación

a Concepción y diseño del trabajo g Aporte de pacientes o material de estu-diob Recolección/obtención de resultados h Obtención de financiamientoc Análisis e interpretación de datos i Asesoría estadísticad Redacción del manuscrito j Asesoría técnica o administrativae Revisión crítica del manuscrito k Otras contribuciones (definir)f Aprobación de su versión final

Conflicto de intereses: No existe un posible conflicto de intereses en este manuscrito(ver Editorial y Artículo Especial en Rev Méd Chile, enero de 2003). Si existiera, serádeclarado en este documento y/o explicado en la página del título, al identificar lasfuentes de financiamiento.

NOMBRE Y FIRMA DE CADA AUTOR CODIGOS DE PARTICIPACION

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