Validación del modelo Full-PIERS en predicción de desenlaces maternos adversos en pacientes con preeclampsia con datos de severidad de inicio temprano en un Hospital de segundo nivel en el Noreste de México

ROGELIO ARMANDO LOZANO GALVAN (2023)

OBJETIVO: Validar el modelo Full-PIERS en la predicción de desenlaces adversos en pacientes con preeclampsia con datos de severidad de inicio temprano.

MÉTODOS: Se analizaron 130 pacientes con PCDS de inicio temprano entre 2021-2022 que acudieron al servicio de urgencias de Ginecología y Obstetricia del HRMI de Nuevo León, México y se les aplicó el modelo Full-PIERS. Con las probabilidades calculadas, se evaluó el modelo Full- PIERS según su capacidad de discriminar a través del AUC ROC, bajo los siguientes criterios: se considera no informativo con un puntaje mayor a 0.5 y menor a 0.7, y buena discriminación. con una puntuación mayor o igual a 0,7. Todos los análisis se realizaron utilizando el software R versión 4.0.5 y SPSS versión 25.

RESULTADOS: Se realizó un análisis por curvas ROC para el rendimiento predictor del puntaje de Full-PIERS para el desarrollo de complicaciones, documentando un área bajo la curva (AUC) de 0.718 (IC 95% 0.515-0.921; P=0.017). Se identificó un corte de 7.95 como el punto de corte con mejor rendimiento diagnóstico, con el índice de Youden más elevado, presentando una sensibilidad del 54.5% y especificidad de 99.2% para el desarrollo de complicaciones. CONCLUSIÓN: El modelo Full-PIERS pudo predecir resultados maternos adversos en mujeres ingresadas en nuestro hospital con PCDS temprana en las primeras 48 horas después de su ingreso y podría ayudar a prevenir estos resultados adversos mediante un mejor manejo.

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