Índice pronóstico de bajo peso al nacer
Palabras clave:
bajo peso al nacer, factor de riesgo, embarazo, índice pronóstico.Resumen
Introducción: diversos son los factores mancomunados a un mayor riesgo de recién nacidos con bajo peso al nacer en gestantes. Objetivos: aplicar y validar un índice pronóstico para la estratificación de riesgo de recién nacidos con bajo peso al nacer. Material y Método: se realizó un estudio observacional de corte longitudinal, prospectivo o de cohortes en gestantes atendidas en el área de salud del municipio de Guanabacoa, en el período comprendido desde el 1º de enero de 2016 hasta el 31 de diciembre del 2019, para aplicar un índice pronóstico de bajo peso al nacer, con elementos clínicos. Mediante la función de regresión logística apreciada se calcularon las probabilidades de bajo peso al nacer en la muestra de estimación, y esa distribución empírica fue fragmentada en terciles para escrutar zonas que permitieran clas
Descargas
Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Citas
1. Elizalde-Valdés VM, Téllez-Becerril GE, López-Aceves LJ. Construcción y validación de una escala de factores de riesgo para complicaciones de preeclampsia. Clin Invest Ginecol Obstet [Internet].2016 [citado 21/04 2020];43(3):110-21. Disponible en: http://www.elsevier.es/es-revista-clinica-e-investigacion-ginecologia-obstetricia-7-articulo-construccion-validacion-una-escala-factores-S0210573X15000180
2. Muñoz Navarro SR, Rodríguez Tobar JA. Uso de modelos de regresión para la determinación de factores de riesgo. Medwave [Internet]. 2015 [citado 21/04/2020];15(05). Disponible en: /link.cgi/Medwave/Series/TyC-Estadistica/6154.act
3. Evaluación de la paciente obstétrica - Ginecología y obstetricia [Internet]. 2016 [citado 21/04/2020]. Disponible en: https://www.msdmanuals.com/es/professional/ginecolog%C3%ADa-y-obstetricia/abordaje-de-la-mujer-embarazada-y-atenci%C3%B3n-prenatal/evaluaci%C3%B3n-de-la-paciente-obst%C3%A9trica
4. Nolasco A. Estadística avanzada en Ciencias de la Salud. Modelos lineales. 2016 [citado 21/04/2020]; Disponible en: http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/60678
5. Franco Monsreal J, Tun Cobos MR, Hernández Gómez JR, et al. Risk factors for low birth weight according to the multiple logistic regression model. A retrospective cohort study in José María Morelos municipality, Quintana Roo, México. Medwave [Internet]. [citado 27/02/2020];18(01). Disponible en:/link.cgi/English/Original/Research/7143.act
6. Hernández PR, Lemus Lima E, Perera Milián LS, et al. Efectividad de intervención educativa en conocimientos de embarazadas sobre factores de riesgo maternos de bajo peso al nacer. Rev Cubana Enfermer [Internet]. 2016 [citado 12/01/2020]; 32(3). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-03192016000300008&lng=es
7. Pérez Martínez M, Basain Valdés JM, Calderón Chappotín GC. Factores de riesgo del bajo peso al nacer. Rev Acta Médica del Centro [Internet].2018 [citado 12/01/2020]; 12 (3):369-382. Disponible en: http://www.revactamedicacentro.sld.cu
8. Bello Luján LM, Saavedra Santana P, Gutiérrez García LE, et al. Características sociodemográficas y sanitarias asociadas con bajo peso al nacer en Canarias. Nutrición Hospitalaria [Internet]. 2015 Oct [citado 02/01/2020];32(4):1541-47. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0212-16112015001000017&lng=es
9. Mendoza Tascón LA, Arias Guatibonza MD, Peñaranda Ospina CB, et al. Influencia de la adolescencia y su entorno en la adherencia al control prenatal e impacto sobre la prematuridad, bajo peso al nacer y mortalidad neonatal. Rev Chil Obstet Ginecol [Internet]. 2015 Ago [citado 12/01/2020];80(4):306–315. Disponible en: https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-75262015000400005
10. Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, et al. Análisis estadístico implicativo versus Regresión logística binaria para el estudio de la causalidad en salud. Multimed [Internet].2019 [citado 04/02/2020];23(6):1416-40. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1028-48182019000601416&lng=es&nrm=iso&tlng=es
11. Barrezueta M, Luis P. Comparación de escalas de predicción mortalidad neonatal (CRIB, CRIB II, SNAP II, SNAPPE II) entre recién nacidos prematuros y a término. 2019 [citado 04/02/ 2020]; Disponible en: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/7862
12. Estupiñán Ramírez M, Tristancho Ajamil R, Company Sancho MC, et al. Comparación de modelos predictivos para la selección de pacientes de alta complejidad. Gac Sanit [Internet].2019 [citado 04/02/2020];33:60-5. Disponible en: https://www.scielosp.org/article/gs/2019.v33n1/60-65/es/#
13. Mendoza CG, Álvarez PR, Bosze IG, et al. Bajo peso al nacer, una problemática actual. Archivo Médico Camagüey [Internet]. 2018 [citado 04/02/2020];22(4):406-11. Disponible en: http://www.revistaamc.sld.cu/index.php/amc/article/view/5410
14. Kestler E, Villar J, Bolaños L, Calvert W. Identificación de embarazos de alto riesgo de bajo peso al nacer en zonas urbanas de América Latina: II. Índice simplificado de detección precoz en la Ciudad de Guatemala. Epidemiologic identification of infants with low birth weight in urban areas of Latin America: II A simplified risk score for early prenatal identification in an urban area of Guatemala City [Internet]. 2015 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://iris.paho.org/xmlui/handle/123456789/16601
15. Salazar Alarcón JL, Núñez Guevara JC, Sosa Flores JL, et al. Método metcoff y peso para edad gestacional por capurro como factores pronósticos de morbilidad y mortalidad durante el periodo neonatal precoz en recién nacidos a término parto vaginal. 1 [Internet]. 2018 [citado 04/02/2020] ; 11(4):241-9. Disponible en: http://www.cmhnaaa.org.pe/ojs/index.php/rcmhnaaa/article/view/467
16. Tene La Rosa DN, Montese Alonzo FM. Diseño de un prototipo Web interactivo basado en técnicas de Machine Learning y razonamiento probabilístico para pronosticar mediante los factores de riesgo la enfermedad de la diabetes[Internet]; 2019 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/45077
17. Henríquez RI. Crecimiento de las tecnologías en la Atención Primaria de Salud (APS) en el sistema público de Chile. Gestión de las Personas y Tecnología [Internet]. 2016 [citado 04/02/ 2020];9(26):26-36. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5771035
18. Jiménez García R, Alfonso Novo L, Peñalver R, et al. El bajo peso al nacer y la programación temprana de la vida, un problema de actualidad y del futuro. Revista Cubana de Pediatría [Internet].2017 [citado 04/02/2020];89(2):241-51. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0034-75312017000200014&lng=es&nrm=iso&tlng=es
19. Custodio O, Lucia E. Efecto de la Prematuridad como factor de Riesgo en la Mortalidad Neonatal. Universidad Privada Norbert Wiener [Internet]. 2017 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://repositorio.uwiener.edu.pe/handle/123456789/1064
20. Feria Díaz GE, Leyva Proenza CA, Carballo Ramos EV, et al. El riesgo de bajo peso al nacer. Correo Científico Médico [Internet]. 2019 [citado 04/02/2020];23(2):630-4. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1560-43812019000200630&lng=es&nrm=iso&tlng=en
2. Muñoz Navarro SR, Rodríguez Tobar JA. Uso de modelos de regresión para la determinación de factores de riesgo. Medwave [Internet]. 2015 [citado 21/04/2020];15(05). Disponible en: /link.cgi/Medwave/Series/TyC-Estadistica/6154.act
3. Evaluación de la paciente obstétrica - Ginecología y obstetricia [Internet]. 2016 [citado 21/04/2020]. Disponible en: https://www.msdmanuals.com/es/professional/ginecolog%C3%ADa-y-obstetricia/abordaje-de-la-mujer-embarazada-y-atenci%C3%B3n-prenatal/evaluaci%C3%B3n-de-la-paciente-obst%C3%A9trica
4. Nolasco A. Estadística avanzada en Ciencias de la Salud. Modelos lineales. 2016 [citado 21/04/2020]; Disponible en: http://rua.ua.es/dspace/handle/10045/60678
5. Franco Monsreal J, Tun Cobos MR, Hernández Gómez JR, et al. Risk factors for low birth weight according to the multiple logistic regression model. A retrospective cohort study in José María Morelos municipality, Quintana Roo, México. Medwave [Internet]. [citado 27/02/2020];18(01). Disponible en:/link.cgi/English/Original/Research/7143.act
6. Hernández PR, Lemus Lima E, Perera Milián LS, et al. Efectividad de intervención educativa en conocimientos de embarazadas sobre factores de riesgo maternos de bajo peso al nacer. Rev Cubana Enfermer [Internet]. 2016 [citado 12/01/2020]; 32(3). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-03192016000300008&lng=es
7. Pérez Martínez M, Basain Valdés JM, Calderón Chappotín GC. Factores de riesgo del bajo peso al nacer. Rev Acta Médica del Centro [Internet].2018 [citado 12/01/2020]; 12 (3):369-382. Disponible en: http://www.revactamedicacentro.sld.cu
8. Bello Luján LM, Saavedra Santana P, Gutiérrez García LE, et al. Características sociodemográficas y sanitarias asociadas con bajo peso al nacer en Canarias. Nutrición Hospitalaria [Internet]. 2015 Oct [citado 02/01/2020];32(4):1541-47. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0212-16112015001000017&lng=es
9. Mendoza Tascón LA, Arias Guatibonza MD, Peñaranda Ospina CB, et al. Influencia de la adolescencia y su entorno en la adherencia al control prenatal e impacto sobre la prematuridad, bajo peso al nacer y mortalidad neonatal. Rev Chil Obstet Ginecol [Internet]. 2015 Ago [citado 12/01/2020];80(4):306–315. Disponible en: https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-75262015000400005
10. Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, et al. Análisis estadístico implicativo versus Regresión logística binaria para el estudio de la causalidad en salud. Multimed [Internet].2019 [citado 04/02/2020];23(6):1416-40. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1028-48182019000601416&lng=es&nrm=iso&tlng=es
11. Barrezueta M, Luis P. Comparación de escalas de predicción mortalidad neonatal (CRIB, CRIB II, SNAP II, SNAPPE II) entre recién nacidos prematuros y a término. 2019 [citado 04/02/ 2020]; Disponible en: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/7862
12. Estupiñán Ramírez M, Tristancho Ajamil R, Company Sancho MC, et al. Comparación de modelos predictivos para la selección de pacientes de alta complejidad. Gac Sanit [Internet].2019 [citado 04/02/2020];33:60-5. Disponible en: https://www.scielosp.org/article/gs/2019.v33n1/60-65/es/#
13. Mendoza CG, Álvarez PR, Bosze IG, et al. Bajo peso al nacer, una problemática actual. Archivo Médico Camagüey [Internet]. 2018 [citado 04/02/2020];22(4):406-11. Disponible en: http://www.revistaamc.sld.cu/index.php/amc/article/view/5410
14. Kestler E, Villar J, Bolaños L, Calvert W. Identificación de embarazos de alto riesgo de bajo peso al nacer en zonas urbanas de América Latina: II. Índice simplificado de detección precoz en la Ciudad de Guatemala. Epidemiologic identification of infants with low birth weight in urban areas of Latin America: II A simplified risk score for early prenatal identification in an urban area of Guatemala City [Internet]. 2015 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://iris.paho.org/xmlui/handle/123456789/16601
15. Salazar Alarcón JL, Núñez Guevara JC, Sosa Flores JL, et al. Método metcoff y peso para edad gestacional por capurro como factores pronósticos de morbilidad y mortalidad durante el periodo neonatal precoz en recién nacidos a término parto vaginal. 1 [Internet]. 2018 [citado 04/02/2020] ; 11(4):241-9. Disponible en: http://www.cmhnaaa.org.pe/ojs/index.php/rcmhnaaa/article/view/467
16. Tene La Rosa DN, Montese Alonzo FM. Diseño de un prototipo Web interactivo basado en técnicas de Machine Learning y razonamiento probabilístico para pronosticar mediante los factores de riesgo la enfermedad de la diabetes[Internet]; 2019 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/45077
17. Henríquez RI. Crecimiento de las tecnologías en la Atención Primaria de Salud (APS) en el sistema público de Chile. Gestión de las Personas y Tecnología [Internet]. 2016 [citado 04/02/ 2020];9(26):26-36. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5771035
18. Jiménez García R, Alfonso Novo L, Peñalver R, et al. El bajo peso al nacer y la programación temprana de la vida, un problema de actualidad y del futuro. Revista Cubana de Pediatría [Internet].2017 [citado 04/02/2020];89(2):241-51. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0034-75312017000200014&lng=es&nrm=iso&tlng=es
19. Custodio O, Lucia E. Efecto de la Prematuridad como factor de Riesgo en la Mortalidad Neonatal. Universidad Privada Norbert Wiener [Internet]. 2017 [citado 04/02/2020]; Disponible en: http://repositorio.uwiener.edu.pe/handle/123456789/1064
20. Feria Díaz GE, Leyva Proenza CA, Carballo Ramos EV, et al. El riesgo de bajo peso al nacer. Correo Científico Médico [Internet]. 2019 [citado 04/02/2020];23(2):630-4. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1560-43812019000200630&lng=es&nrm=iso&tlng=en
Publicado
10-01-2021
Cómo citar
1.
cobas planchez lodixi, Navarro garcia YE, Mezquia de Pedro N, Leon Sanchez M. Índice pronóstico de bajo peso al nacer. Rev Méd Electrón [Internet]. 10 de enero de 2021 [citado 29 de abril de 2025];43(1):49-61. Disponible en: https://revmedicaelectronica.sld.cu/index.php/rme/article/view/3860
Número
Sección
ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN
Licencia
Todo el contenido que se publica en esta revista se encuentra en Acceso Abierto, distribuido según los términos de la Licencia CC BY-NC 4.0
La misma permite:
• Copiar y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato.
• Adaptar el contenido.
Esto se realizará bajo los siguientes términos:
• Atribuir los créditos de los autores e indicar si se realizaron cambios, en cuyo caso debe ser de forma razonable.
• Uso no comercial.
• Reconocer la revista donde se publica.
Se mantienen los derechos de autoría de cada artículo, sin restricciones.
