BACKGROUND/OBIETTIVO La problematica principale riguardante l’identificazione ecografica dei feti “small for gestational age” (SGA), condizione spesso correlata ad un poor outcome neonatale, consiste nella mancata diagnosi di numerosi casi. Abbiamo applicato diversi modelli di valutazione ecografica della crescita fetale stimando la loro efficacia nell’identificazione dei feti SGA. METODI Studio retrospettivo condotto in Toscana su 5956 gestanti con gravidanza singola che si sono sottoposte a controllo ecografico entro 6 giorni dal parto. Per ciascun feto è stata valutata la circonferenza addominale (CA) ed è stata fatta una stima ecografica del peso fetale (EFW). Sono state escluse tutte le gravidanze con sospette o accertate anomalie fetali. La CA è stata confrontata con le curve di riferimento italiane (IRC); l’EFW con i nomogrammi di Lubchenco, Yudkin e Festini, quest’ultimo validato sulla popolazione della regione Toscana. Tramite una Receiver Operating Curve (ROC) sono stati valutati sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (VPP) e negativo (VPN), likelihood ratio di CA e EFW per l’identificazione dei feti SGA. RISULTATI Utilizzando i valori di EFW sulla base dei nomogrammi di Lubchenco e Yudkin, al miglior cut-off scelto dall’ analisi della curva ROC, come test diagnostico per l’identificazione dei feti SGA, sono stati ottenuti valori di sensibilità del 46,5% e 66,4% e di specificità del 98,1% e 94,3% rispettivamente. Utilizzando il nomogramma di Festini, l’EFW assumeva una sensibilità del 62,8% e una specificità del 95,3%. Utilizzando i valori di CA secondo curve di riferimento italiane, sono stati ottenuti valori di sensibilità e specificità rispettivamente del 49,5% e del 96,0%. Alla nascita 893 feti erano SGA, risultando una prevalenza di tale patologia nella popolazione analizzata del 14,9%. Utilizzando il nomogramma Lubchenco, la probabilità di un SGA (VPP) era di 81,3%, mentre con valori inferiori al cut-off (VPN) era dell’ 8,8%. Usando le curve di riferimento di Yudkin si ottenevano valori di VPP di 67,3% e di VPN di 5,9%. VPP e VPN utilizzando l’EFW secondo il nomogramma di Festini e CA secondo le IRC risultavano essere rispettivamente 70,4% e 68,7% , 93,6% e 91,5%. CONCLUSIONI I risultati di questo studio suggeriscono che il nomogramma di Festini stima meglio il rischio di SGA alla nascita. L’introduzione nella pratica clinica di nomogrammi validati sulla popolazione locale permetterebbero una migliore valutazione della crescita fetale e un maggior accuratezza diagnostica nell’identificazione di questi feti a maggior rischio di poor outcome neonatale.
Azzolini, E., Severi, F.M., Petraglia, F., Nante, N. (2012). Valutazioni antropometriche regionali per identificare i neonati a più alto rischio di poor outcome. In ATTI 45° CONGRESSO NAZIONALE S.It.I. "PREVENZIONE E SANITA' PUBBLICA AL SERVIZIO DEL PAESE. L'IGIENISTA VERSO LE NUOVE ESIGENZE DI SALUTE" (pp.587-587).
Valutazioni antropometriche regionali per identificare i neonati a più alto rischio di poor outcome
SEVERI, F. M.;NANTE, N.
2012-01-01
Abstract
BACKGROUND/OBIETTIVO La problematica principale riguardante l’identificazione ecografica dei feti “small for gestational age” (SGA), condizione spesso correlata ad un poor outcome neonatale, consiste nella mancata diagnosi di numerosi casi. Abbiamo applicato diversi modelli di valutazione ecografica della crescita fetale stimando la loro efficacia nell’identificazione dei feti SGA. METODI Studio retrospettivo condotto in Toscana su 5956 gestanti con gravidanza singola che si sono sottoposte a controllo ecografico entro 6 giorni dal parto. Per ciascun feto è stata valutata la circonferenza addominale (CA) ed è stata fatta una stima ecografica del peso fetale (EFW). Sono state escluse tutte le gravidanze con sospette o accertate anomalie fetali. La CA è stata confrontata con le curve di riferimento italiane (IRC); l’EFW con i nomogrammi di Lubchenco, Yudkin e Festini, quest’ultimo validato sulla popolazione della regione Toscana. Tramite una Receiver Operating Curve (ROC) sono stati valutati sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (VPP) e negativo (VPN), likelihood ratio di CA e EFW per l’identificazione dei feti SGA. RISULTATI Utilizzando i valori di EFW sulla base dei nomogrammi di Lubchenco e Yudkin, al miglior cut-off scelto dall’ analisi della curva ROC, come test diagnostico per l’identificazione dei feti SGA, sono stati ottenuti valori di sensibilità del 46,5% e 66,4% e di specificità del 98,1% e 94,3% rispettivamente. Utilizzando il nomogramma di Festini, l’EFW assumeva una sensibilità del 62,8% e una specificità del 95,3%. Utilizzando i valori di CA secondo curve di riferimento italiane, sono stati ottenuti valori di sensibilità e specificità rispettivamente del 49,5% e del 96,0%. Alla nascita 893 feti erano SGA, risultando una prevalenza di tale patologia nella popolazione analizzata del 14,9%. Utilizzando il nomogramma Lubchenco, la probabilità di un SGA (VPP) era di 81,3%, mentre con valori inferiori al cut-off (VPN) era dell’ 8,8%. Usando le curve di riferimento di Yudkin si ottenevano valori di VPP di 67,3% e di VPN di 5,9%. VPP e VPN utilizzando l’EFW secondo il nomogramma di Festini e CA secondo le IRC risultavano essere rispettivamente 70,4% e 68,7% , 93,6% e 91,5%. CONCLUSIONI I risultati di questo studio suggeriscono che il nomogramma di Festini stima meglio il rischio di SGA alla nascita. L’introduzione nella pratica clinica di nomogrammi validati sulla popolazione locale permetterebbero una migliore valutazione della crescita fetale e un maggior accuratezza diagnostica nell’identificazione di questi feti a maggior rischio di poor outcome neonatale.File | Dimensione | Formato | |
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