nÃo hà / IntroduÃÃo: hà uma recomendaÃÃo internacional formal de que à preciso e possÃvel predizer prÃ-eclÃmpsia para a obtenÃÃo de resultados maternos e neonatais mais favorÃveis. Objetivos: avaliar a acurÃcia das caracterÃsticas maternas e pressÃo arterial mÃdia como preditores de prÃ-eclÃmpsia no primeiro trimestre gestacional; elaborar um algoritmo para prediÃÃo de prÃ-eclÃmpsia na populaÃÃo local; e comparar a acurÃcia do modelo de prediÃÃo elaborado com os sugeridos pelo National Institute of Clinical Excellence (NICE) e American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG). MÃtodos: trata-se de estudo metodolÃgico de desenvolvimento tecnolÃgico, realizado a partir de dois estudos de coortes desenvolvidos entre agosto de 2009 e janeiro de 2014 no Hospital Geral de Fortaleza (HGF) e no Hospital Distrital Gonzaga Mota de Messejana (HDGMM). A amostra foi constituÃda por 733 gestantes entre 11 e 13 semanas, das quais 55 desenvolveram prÃ-eclÃmpsia (PE), sendo 21 PE prÃ-termo e 34 PE termo. Foram obtidos dados das caracterÃsticas maternas (CM) e pressÃo arterial mÃdia (PAM). AnÃlises de regressÃo logÃstica determinaram a contribuiÃÃo dos testes para a prediÃÃo precoce de PE. A taxa de detecÃÃo (TD) para 5 e 10% de falsos positivos (TFP) e as Ãreas sob a curva ROC (AUC) foram obtidas. Resultados: variÃveis como PE anterior, histÃria familiar de PE, IMC e PAM se mostraram Ãteis como parÃmetros preditivos e foram considerados no cÃlculo do risco. Para PE total, a AUC do modelo CM+PAM foi 0,787 (IC95% 0,756-0,816), a TD foi de 22% e 44% para uma TFP de 5% e 10% respectivamente. Para PE prÃ-termo, a AUC do modelo CM+PAM foi 0,842 (IC95% 0,814-0,868), a TD foi de 43% e 67% para uma TFP de 5% e 10% respectivamente. Os valores de AUC (0,562 para ACOG e 0,657 para NICE) para PE prÃ-termo compromete a acurÃcia desses modelos de prediÃÃo de PE para esta populaÃÃo. ConclusÃo: a associaÃÃo de CM + PAM tem bom poder preditivo para prediÃÃo de PE no primeiro trimestre gestacional na populaÃÃo em estudo. / Introduction: According to a formal international recommendation, it is necessary and possible to predict pre-eclampsia to obtain more favourable maternal and neonatal results. Objectives: To assess the accuracy of maternal characteristics and average blood pressure as predictors of pre-eclampsia in the first trimester; to create an algorithm that can predict pre-eclampsia in the local population; and to compare the accuracy of the created prediction model with the models suggested by the National Institute of Clinical Excellence (NICE) and the American College of Obstetricians and Gynaecologists (ACOG). Methods: This is a methodological and technological development study based on two cohort studies conducted between August 2009 and January 2014 in the Fortaleza General Hospital (HGF) and the Gonzaga Mota de Messejana District Hospital (HDGMM). The sample consisted of 733 women who were between 11 and 13 weeks pregnant, of which 55 developed pre-eclampsia (PE). Of these women, 21 had preterm PE and 34 had term PE. Data were obtained from maternal characteristics (MC) and average arterial pressure (MAP). Logistic regression analysis determined the contribution of the tests in predicting early PE. The detection rate (DR) for 5 and 10% of false positives (FPR) and the areas under the ROC curve (AUC) were obtained to measure accuracy. Results: Variables such as prior PE, family history of PE, BMI, and MAP proved useful as predictive parameters and were considered in the calculation of risk. For total PE, the AUC of the MC+MAP model was 0.787 (CI 95% 0.756 - 0.816), and the DR was 22% and 44% for a FPR of 5% and 10%, respectively. For preterm PE, the AUC of the MC+MAP model was 0.842 (CI 95% 0.814 - 0.868), and the DR was 43% and 67% for a FPR of 5% and 10%, respectively. The AUC values (0.562 for ACOG and 0.657 for NICE) for preterm PE undermine the accuracy of these PE prediction models for this population. Conclusion: The association of MC+MAP can appropriately predict PE in the first trimester of pregnancy among the studied population.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:11625 |
Date | 23 August 2016 |
Creators | Rebeca Silveira Rocha |
Contributors | MÃnica Oliveira Batista OriÃ, Camila Teixeira Moreira Vasconcelos, Edward AraÃjo JÃnior, Julio Augusto Gurgel Alves, Sammya Bezerra Maia e Holanda Moura |
Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Enfermagem, UFC, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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