Predicția riscului de preeclampsie la femeile nulipare: dezvoltarea unui model în cadrul unei cohorte prospective

ÎNTREBAREA STUDIULUI: Sunt factorii de risc clinici capabili săprezică probabilitatea instalării preeclampsiei în rândul femeilor nulipare șisă detecteze un subgrup de persoane, expuse unui atare risc, care necesităconsultarea unui serviciu de specialitate? 

RĂSPUNSUL PE SCURT: Abilitatea fenotipului clinic de a prefiguraapariția preeclampsiei la femeile nulipare sănătoase este modestă și necesităvalidare externă, deși ar putea identifica un subgrup cu risc mare, în cazul căruias-ar impune trimiterea către un medic specialist. 

CARE ESTE STADIUL CUNO{TINȚELOR ÎN DOMENIU {I CE ADUCENOU ARTICOLUL DE FAȚĂ: În general, nu se cunoaște riscul pentru preeclampsie asociat cu diverse combinațiiale factorilor de risc clinici. Cu toate că are o capacitate modestă de aprefigura probabilitatea apariției preeclampsiei în rândul femeilor nulipare ”sănătoase”,aplicarea unui algoritm prototip conceput pe baza combinațiilor specifice alefactorilor de risc clinici îmbunătățește considerabil predicția riscului în practicade zi cu zi. 

 

Participare și localizare

Între noiembrie 2004 și august 2008, au fost recrutatefemei nulipare ”sănătoase”, cu sarcină unică, în vederea participării lastudiul Screening for Pregnancy Endpoints (SCOPE),  organizat în cinci centre din Noua Zeelandă,Australia, Marea Britanie și Irlanda.

 

Structura,dimensiunea și durata studiului

În cadrul prezentului studiu de cohortăprospectiv au fost selectate 3 572 de femei, pentru 3 529 (99%) dintre ele existânddate privitoare la evoluția sarcinii. În săptămânile 14-16 de gestație au fost realizateinterviuri și s-au colectat informații clinice legate de factorii de riscpentru preeclampsie, iar în săptămânile 19-21 au fost efectuate studiibiometrice fetale  și examene ecograficeDoppler pentru vizualizarea arterelor ombilicale și uterine. Principalulparametru urmărit a fost preeclampsia, caracterizată prin valori ale presiuniarteriale sistolice 140 mm Hg sau ale celei diastolice 90 mm Hg, ori ambele, evidențiate în minimum două ocazii diferite, la uninterval de timp de cel puțin patru ore, la o vârstă a sarcinii de minimum 20de săptămâni, dar înainte de declanșarea nașterii sau postpartum, însoțite fiede proteinurie, fie de orice altă complicație multisistemică. Modelelepredictive pentru preeclampsie au fost realizate utilizând analiza de regresielogistică pe etape. Grupul de referință a fost alcătuit din femei fărăpreeclampsie.

 

Rezultateleprincipale și rolul hazardului

Preeclampsia a apărut la 186 (5,3%) femei, la47 (1,3%) dintre ele instalându-se înainte de termen. Algoritmul pentru predicțiaafecțiunii a inclus atât factorii de risc bine stabiliți cât și pe cei mai puțincunoscuți. Aria de sub curba caracteristicilor cu care se operează (area under thereceiver operating characteristic curve – AUC), sub validare internă, a fost de0,71. Adăugarea indicilor ecografiei Doppler a arterei uterine nu a îmbunătățitperformanțele modelului (validare internă AUC 0,71). A fost propus un protocolde trimitere la un consult de specialitate bazat pe evaluarea riscului pentru preeclampsie,iar afecțiunea a apărut la 21% dintre femeile selectate pentru un astfel deexamen. Riscul relativ pentru instalarea ei, inclusiv a formei ce se declanșeazăînainte de termen, a fost, în cazul gravidelor trimise la un medic specialist,față de cele cărora li s-au acordat îngrijiri standard, de 5,5 și, respectiv,de 12,2.

 

Erori sistematice, factori deconfuzie și alte motive ce îndeamnă la prudență

Modelul va furniza o estimare exagerată, iarvaloarea AUC, bazată pe observațiile folosite pentru crearea lui, a fost 0,76,indicând o eroare a parametrului de concordanță (C statistic) de circa 5%. Cutoate că are o calibrare rezonabilă, modelul subestimează cazurile în careexistă o probabilitate mare de apariție a preeclampsiei.

 

Generalizareala alte populații

Algoritmul prototip impune validare externăla nivelul altor populații. Ne așteptm ca screeningul efectuat în rândul altorcohorte să reflecte, cu aproximație, rezultatul pe care l-am obținut prinvalidarea internă (AUC 0,71). Pentru a îmbunătăți considerabil capacitatea depredicție va fi necesară fie conceperea unor algoritmi specifici pentru risculclinic în cazul fiecărui subtip al afecțiunii (de exemplu, preeclampsie înaintede termen și la termen), fie adăugarea unor biomarkeri.

 

Finanțareastudiului/posibile conflicte de interese

Studiul SCOPE a fostsusținut de organisme guvernamentale, fundații și instituții de cercetare dinNoua Zealandă, Australia, Marea Britanie și Irlanda (a se vedea articolul integralpe bmj.com). RAN și PNB acordă consultanță companiei Pronota, iar RAN și JJW suntconsultanți la Alere. LCK, PNB, RAN, MAB, JJW și LP declară că au intereselegate de anumite patente (a se vedea articolul integral pe bmj.com).

Rate this article: 
Încă nu sunt voturi
Bibliografie: 
Traducere: 
Dr. Gianina Luca
Autor: 
Robyn A North,1 Lesley M E McCowan,2 Gustaaf A Dekker,3 Lucilla Poston,1 Eliza H Y Chan,2 Alistair W Stewart,4 Michael A Black,5 Rennae S Taylor,2 James J Walker,6 Philip N Baker,7, 8 Louise C Kenny9