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Londres, Reino Unido - Febrero de 2016

Nueva aplicación móvil ayuda a predecir riesgo de parto pretérmino

Una aplicación desarrollada en el King’s College de Londres, en el Reino Unido, clasifica el riesgo de parto prematuro mediante un algoritmo que combina datos sobre gestaciones previas, longitud del cuello uterino y niveles de fibronectina fetal.

La herramienta, llamada QUiPP, ya fue probada en dos ensayos en los cuales participaron mujeres con embarazos de alto riesgo, y está disponible para descarga gratuita en la App Store de Apple.

En el primer estudio1, publicado en Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, los investigadores recogieron datos de 1.249 mujeres asintomáticas con alto riesgo de parto prematuro; el modelo se desarrolló con las primeras 624 pacientes y se validó con las siguientes 625. En el segundo estudio2, publicado en la misma revista, participaron 382 mujeres que presentaron síntomas.

En ambos análisis, la aplicación presentó un buen desempeño como herramienta predictiva, y resultó ser más útil que cada dato (embarazos anteriores, longitud cervical o fibronectina fetal) tomado de forma independiente.

El profesor Andrew Shennan, profesor de Obstetricia, consultor e investigador principal de los estudios, explicó que, debido a las altas tasas de partos prematuros, es necesario contar con este tipo de ayudas en la práctica clínica: “puede ser difícil evaluar con precisión el riesgo de una paciente, ya que muchas mujeres que presentan síntomas de trabajo de parto prematuro no dan a luz antes de tiempo”.

“Cuanta más precisión haya al calcular el riesgo, mejor podremos manejar un embarazo para lograr un parto lo más seguro posible, interviniendo solamente cuando sea necesario hospitalizar, prescribir esteroides u ofrecer otros tratamientos para tratar de evitar un nacimiento prematuro”, agregó.


Palabras relacionadas:
Plataformas de mHealth, aplicaciones de salud móvil, apps médicas, apps de salud, herramientas para la detección de riesgo de parto prematuro, prevención de parto prematuro, modelos de predicción, herramientas TIC para ginecología y obstetricia
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