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Predicción del bajo peso al nacer

asequible.

La factibilidad de alternativas que puedan predecir el bajo peso al nacer en gestantes ingresadas por diferentes patologías sustituye al ultrasonido diagnóstico en aquellos casos donde no exista esta tecnología.

Debido a esto y a la necesidad de minimizar los efectos en el recién nacido se planteó como problema de la investigación que no se utiliza ningún parámetro de la madre que permita predecir si la gestante ingresada corre el riesgo de dar a luz un neonato bajo peso.

Teniendo como objeto de la investigación: Variables clínico-antropométricas-demográficas de las mujeres en estado de gestación ingresadas en el hospital Materno Norte “Tamara Bunque”.

Por tanto como objetivo general de la investigación se plantea predecir el bajo peso al nacer utilizando variables clínico-antropométricas-demográficas de las madres ingresadas en el Hospital Materno Norte “Tamara Bunque”.

Objetivos específicos:

  1. Describir el comportamiento de las variables antropométricas y demográficas seleccionadas de la madre
  2. Ejecutar una regresión logística binomial utilizando el paquete estadístico SSPS 20 para para variables clínico-antropométricas-demográficas de la madre.

Y como campo de acción: correlación del bajo peso al nacer con las variables clínico-antropométricas-demográficas de las madres en el Hospital Materno Norte.

MATERIALES Y MÉTODOS

Se realizó un estudio retrospectivo de caso y control en el Hospital Materno Norte “Tamara Bunque” de Santiago de Cuba en el periodo comprendido desde marzo del 2013 hasta marzo del 2014 donde se realizó un muestreo aleatorio simple de un universo de 1099 pacientes.

Todas las variables fueron tomadas de las historias clínicas de las pacientes localizadas en el departamento de estadística del ¨Hospital Materno Norte¨ correspondientes al período en cuestión.

Se llevo a cabo una regresión logística binomial con un intervalo de confianza de un 95% para las variables clínicas-antropométricas-demográficas de la madre sometidas a escrutinio por características propias del universo poblacional que atiende este hospital (200 que tuvieron posteriormente recién nacidos bajo peso y 200 que tuvieron posteriormente recién nacidos normopesos).

El Hospital Materno Norte “Tamara Bunque” asiste al Distrito 1 (Policlínico “Julián Grimau”, Policlínico “José Martí” y Policlínico “Frank País”); al poblado de Boniato; al municipio II Frente y al Policlínico Comunitario del municipio San Luis.

Principio de inclusión

Se seleccionaron 400 embarazadas que estuvieron ingresadas en el Hospital Materno Norte “Tamara Bunque” de Santiago de Cuba en el periodo comprendido desde marzo del 2013 hasta marzo del 2014; de ellas se tomaron 200 que tuvieron un recién nacido con peso menor de 2500 g como casos y 200 que tuvieron un recién nacido con peso mayor o igual a 2500 g.

Principio de exclusión

Todas aquellas embarazadas (699) que no fueron seleccionadas en el muestreo aleatorio simple realizado en esta investigación para dicho período.

Variables clínico-antropométricas-demográficas.

Tanto en los casos como en los controles para la madre fueron: la altura uterina, el peso, la edad gestacional, la talla, las enfermedades padecidas (anemia, asma bronquial, cardiopatías, diabetes mellitus, hipertensión arterial, alergia), la edad, el peso del recién nacido al nacer y edad gestacional.

Regresión logística

El objetivo de esta técnica estadística es expresar la probabilidad de que ocurra un hecho como función de ciertas variables, supongamos que son k (k ≥ 1), que se consideran potencialmente influyentes. La regresión logística, al igual que otras técnicas estadísticas multivariadas, da la posibilidad de evaluar la influencia de cada una de las variables independientes sobre la variable respuesta y controlar el efecto del resto. Tendremos, por tanto, una variable dependiente, llamémosla Y, que puede ser dicotómica o politómica (en este trabajo nos referiremos solamente al primer caso) y una o más variables independientes, llamémoslas X.

Al ser la variable Y dicotómica, podrá tomar el valor «O» si el hecho no ocurre y «1» si el hecho ocurre; el asignar los valores de esta manera o a la inversa es intrascendente, pero es muy importante tener en cuenta la forma en que se ha hecho llegado el momento de interpretar los resultados. Las variables independientes (también llamadas explicativas) pueden ser de cualquier naturaleza: cualitativas o cuantitativas. La probabilidad de que Y=1 se denotará por p.

La forma analítica en que la probabilidad objeto de interés se vincula con las variables explicativas es la siguiente:

Ver: Tablas – Predicción del bajo peso al nacer utilizando variables antropométricas y demográficas de la madre, al final del artículo

Esta expresión es la que se conoce como función logística; donde exp. denota la función exponencial y β1, β1, β2… βk son los parámetros del modelo. Al producir la función exponencial valores mayores que 0 para cualquier argumento, p tomará solo valores entre 0 y 1.

Si β es positiva (mayor que 0) entonces la función es creciente y decreciente en el caso contrario. Un coeficiente positivo indica que p crece cuando lo hace la variable.

Para una mejor interpretación de los coeficientes β1 (cualquiera de los coeficientes β1) es necesario referirnos al concepto de riesgo relativo. El riesgo relativo de un suceso se define como la razón entre la probabilidad de que dicho suceso ocurra (p) y la probabilidad de que no ocurra (1-p). El exponencial de los βi se