Validación de un instrumento predictivo para la detección de la diabetes mellitus gestacional

• Autores: Olmas, José María
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Halac,, Eduardo
• Materia: Diabetes mellitus; Embarazo
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

87 p.
Fil: Olmas, María José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.
Los diferentes tipos de Diabetes Mellitus, y especialmente el Tipo 2, aumentan progresivamente, en la mayoría de países, y Argentina no es una excepción. La Diabetes Mellitus Gestacional (DMG), que es una forma clínica que aparece o se reconoce por primera vez durante la gesta actual, produce diferentes morbilidades en la madre y en su progenie y, ocasionalmente, mortalidad perinatal. Su incidencia varía entre 2,5% y 20% del total de gestaciones, dependiendo de las poblaciones y etnias, pero también de la presencia o ausencia de diferentes factores de riesgo que predicen, en menor o mayor grado, el posible desarrollo de DMG en una paciente en particular. El objetivo del presente trabajo de investigación es validar un instrumento predictivo para la DMG basado en el análisis de diferentes factores de riesgo. La hipótesis de trabajo es que tal instrumento permitirá la identificación de las gestantes de riesgo, evitándose la realización de pruebas de detección innecesarias. Se presenta un diseño clásico de los estudios de observación, pero realizado en dos etapas: la primera (Fase 1) es un estudio retrospectivo sobre gestantes asistidas en el Hospital Materno Provincial de la ciudad de Córdoba, para detectar la presencia de factores de riesgo y la importancia jerárquica de cada uno de ellos. La segunda etapa (Fase 2) es un análisis prospectivo sobre gestantes atendidas en el mismo Hospital, dos años después. Los factores de riesgo detectados y analizados en la Fase 1 fueron imputados a las pacientes de Fase 2 para determinar riesgos relativos, valores predictivos y razones de verosimilitud. En la Fase 1 se seleccionaron al azar 823 historias clínicas. Se excluyeron 31 (3,7%) gestantes por que tenían hiperglucemia en ayunas. De las restantes 792, 72 (9,09%) tuvieron POTG patológica. En las 792 historias clínicas analizadas se encontraron factores de riesgo (al menos uno) en 627 (79%). No se encontraron factores de riesgo en 165 (21%). La mediana de edad materna (en años) fue 30 [16-42] para pacientes con POTG normal y 33 [25-43] para las que tenían POTG patológica (p = 0.0002). El factor antecedentes familiares de DM ocurrió en 62,6% de pacientes con POTG normal y en 72% de las con POTG patológica (p = 0.002). Los factores IMC ≥ 27 kg/m2 y edad ≥ 30 años fueron los más frecuentes en pacientes con POTG patológica (86%) pero no entre gestantes con POTG normal (41,5% y 33,7% respectivamente) (p = 0.0001). Los demás factores como macrosomía, mortalidad perinatal y mortalidad materna no obtuvieron significación en la regresión logística. Sí la tuvo el factor síndrome de ovario poliquístico (OR = 3,72) a pesar de su baja frecuencia (4,5%). Los factores con mejor capacidad predictiva fueron los siguientes: edad ≥ 30 años, IMC ≥ 27 kg/m2 , y SOP, seguidos del factor antecedente de DMG previa. En la Fase 2 se pudo estudiar prospectivamente a 397 gestantes que recibieron POTG; 8 (2,05%) debieron excluirse por presentar emesis y no poder completar la prueba. De las 389 que sí toleraron la POTG, 52 (13,36%) fueron diagnosticadas con DMG. En este subgrupo, 49 (94%) gestantes tuvieron factores de riesgo y sólo 151 (44%) los presentaron en el subgrupo POTG normal (p = 0.0002), RR = 11, VPN = 96% y RVP=25. En esta Fase, la regresión logística demostró que los factores imputados con mayor capacidad predictiva fueron: IMC ≥ 27 kg/m2 , antecedentes de DMG previa, edad ≥ 30 años y antecedentes familiares de diabetes/SOP. Cuando los cuatro factores están presentes en una misma embarazada, la capacidad predictiva del instrumento es 96%. La calidad predictiva de cada factor fue analizada por separado y en conjunto. La adición de 1 hasta 4 factores aumenta la capacidad predictiva del instrumento, pero si se tienen dos factores de alto poder predictivo como IMC ≥ 27 kg/m2 y antecedente de DMG previa, en una misma paciente, el poder predictivo es mucho mayor que con dos factores de menor significación. Este instrumento predictivo es de fácil aplicación, ya que los factores de riesgo se obtienen en la primera consulta y puede usarse en centros periféricos para caracterizar inmediatamente a las gestantes de riesgo elevado que necesiten derivación a centros asistenciales de mayor complejidad. La incidencia de DMG aumentó de 9,09% a 13,36% en dos años, en el mismo hospital y con poblaciones similares.
The prevalence of diabetes mellitus (DM) is rising worldwide. This rise occurs mostly because Type 2 DM and gestational diabetes mellitus (GDM) are steadily increasing due to a likely association to the growing rates of obesity. Argentina is no exception to this epidemiologic trend. GDM is a form of DM first appearing, or first recognized in an actual pregnancy. It produces different morbidities in mothers and offspring, and some of them are long-lasting. Rates vary between 2,5% and 20% depending on the population studied and its ethnic background. There are several risk factors (RF) that may be helpful in predicting GDM, allowing for early detection. The aim of this Thesis is to validate a predictive screening score to detect GDM based on the analysis of different RF. The working hypothesis is that such a score will allow early detection of pregnant women at risk, in order to detect which patients must undergo confirmatory blood work up such as the oral glucose tolerance test (OGTT). During Phase 1, 823 clinical records were randomly selected. Excluded were 31 (3,7%) records due to previous fasting hyperglycemia. The remaining 792 form the database for analysis. The OGTT was positive in 72 (9, 09%) women. At least one RF was found in 627 (79%) whereas no RF were found in the remaining 165 (21%). Median maternal ages were 30 [16-42] in the normal OGTT subgroup and 33 [25- 43] in the positive OGTT women (p = 0.0002). The RF family history of DM in first degree relatives was more common among OGTT positive women (72%) than in normal subjects (62,6%) (p = 0.002). BMI ≥ 27 kg/m2 and age ≥ 30 years were far more common (86% each) in women with abnormal OTGG, unlike their OGTT normal counterparts who showed frequencies of 41.5% and 33,7% respectively (p = 0.0001). Logistic regression analysis showed no significant associations for other RF such as macrosomia, large for gestational infants, and perinatal or maternal mortality. Polycystic ovarian syndrome showed a high OR (3,72) despite its very low frequency (4,5%). Best predictors were the following RF: age ≥ 30 years, BMI ≥ 27 kg/m2 and polycystic ovarian syndrome, followed by a previous history of GDM. In Phase 2, 397 women received OGTT, but 8 were excluded due to vomiting. Of the remaining 389 completing the OTGG, 52 (13,36%) tested positive. RF were identified in 49 (94%) patients with abnormal OGTT and in 151 (44%) of normal controls (p=0.0002; RR=11), negative predictive value = 96% and positive likelihood ratio = 25. In this phase, logistic regression showed that imputation methods defined the best predictive RF such as: BMI ≥ 27 kg/m2, history of GDM, age ≥ 30 years and family history of DM. If all four factors are present in one patient the predictive capacity of this score is 96%; furthermore we analyzed the predictive ability of each RF separately. The addition of one up to four factors increases the predictive capacity. But if two important RF are present in one single patient, such as high BMI and previous GDM, prediction is enhanced over RF of lesser prediction limits. Incidence of GDM rose 4,27% in two years, using identical screening methods on a similar population. This score is user-friendly and the main RF can be obtained at the first medical visit. It can be used in peripheral centers to select which patients will be in need of referral.
Fil: Olmas, María José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas; Argentina.