Modelo predictivo de diabetes gestacional basado en las variables del cribaje de cromosopatÍas (proyecto criventos)

Objetivos
Crear un modelo predictivo de Diabetes Gestacional (DG) con las hormonas del cribaje de primer trimestre (PAPPA y Betahidroxicoriónica) y otras variables concurrentes.
Diseño
Casos y controles incidentes no pareados.
Emplazamiento
Tres centros de salud de un Distrito urbano.
Material y Método
El proyecto tiene el Código CEI - 2012PI-231. Los datos obtenidos fueron analizados mediante el programa R versión 3.4.0 y R Commander versión 2.3-2, creando un modelo de regresión logística binaria no condicionada (RLNC) cuya variable dependiente era la DG en el tercer trimestre. Se calcularon las odds ratios(OR) y su área bajo la curva ROC. El criterio diagnóstico fué mostrar dos puntos patológicos en la curva de sobrecarga de glucosa. Debido a un estudio previo de normalidad de variables independientes, se transformaron todas ellas a sus logaritmos naturales.El error alfa fué del 5%.
Resultados
El tamaño de muestra fué de 241 embarazadas. Tan sólo 50 mostraron información completa para la creación del modelo.Se pudo obtener una RLNC para DG con las variables siguientes: edad de la embarazada (OR= 1.497) , IMC (índice de masa corporal) a las 12 semanas (OR= 0.971), PAPPA (OR=0.437), Betahidroxicoriónica (OR= 1.002) , O´sullivan de las 12 semanas(OR= 1.059) y glucemia a las 12 semanas (OR= 1.126). Tan sólo el O´sullivan y el IMC fueron significativas (p<0.05). La curva ROC mostraba una superficie de 0.94 (IC al 95% 0.84-1.00).
Conclusiones
Un modelo predictivo que incluya las hormonas del cribaje de cromosomopatías presenta una capacidad diagnóstica elevada para DG.
Palabras clave: (Máximo 3,extraídas del “Medical Subject Headings” (Mesh))
Diabetes gestacional, modelos logísticos, curva ROC.