Titulo: Modelo gráfico de los factores de riesgo durante el embarazo y su impacto en el parto. Autores: Torres Soto, Aurora; Torres Soto, María Dolores; Díaz Díaz, Elva; Ponce de León, Eunice; Torres Ruvalcaba, Antonio Universidad Autónoma de Aguascalientes Av. Universidad # 940 Col. Bosques. CP:20100 Aguascalientes Ags. México atorres@correo.uaa.mx Universidad Autónoma de Aguascalientes Av. Universidad # 940 Col. Bosques. CP:20100 Aguascalientes Ags. México mdtorres@correo.uaa.mx Universidad Autónoma de Aguascalientes Av. Universidad # 940 Col. Bosques. CP:20100 Aguascalientes Ags. México elvitad@yahoo.com Universidad Autónoma de Aguascalientes Av. Universidad # 940 Col. Bosques. CP:20100 Aguascalientes Ags. México eponce@correo.uaa.mx Universidad Autónoma de San Luis Potosí Facultad de Medicina Av. Venustiano Carranza # 2405 Zona Universitaria. CP: 78210 San Luis Potosí. S.L.P. México abtor@hotmail.com Índice general Resumen. Introducción. Bibliografía. Resumen Desde tiempos pasados fue conocida la necesidad de saber los antecedentes maternos, obstétricos previos y obstétricos actuales de los recién nacidos cuando los pediatras adquirían la responsabilidad del cuidado de los niños tal como lo dice Hobel [1]. Por lo que muchos investigadores del área han enfocado sus esfuerzos en la determinación de los factores de riesgo de morbimortalidad neonatal con el objeto de mejorar su pronóstico y estar en condiciones de prevenir complicaciones. El presente estudio, describe como se construyó un modelo gráfico que muestra la relación entre los diferentes factores de riesgo del embarazo y su impacto en los resultados del parto. A fin de facilitar el análisis de los datos, las variables fueron discretizadas de acuerdo a lo que dicta la bibliografía del área que compete a nuestro fenómeno. Enseguida, fueron agrupadas en bloques según su ocurrencia en el tiempo y posteriormente se seleccionaron las que fueron más importantes de acuerdo a una serie de regresiones logísticas. Finalmente, se construyó el modelo gráfico que se muestra como resultado del presente.     Introducción En la medicina, al igual que en muchas otras áreas del conocimiento, resulta indispensable el uso de herramientas computacionales que nos permitan hacer un mejor uso de los datos que recabamos cuando estudiamos un fenómeno específico. "Aproximadamente dos tercios de las muertes neonatales, corresponden a las muertes neonatales precoces, reflejando principalmente problemas de calidad de atención del parto, asfixia y malformaciones inviables; las muertes restantes son ocasionadas principalmente por problemas infecciosos, prematurez, y bajo peso al nacer" [2]. Sin embargo, la mayor parte de estas muertes pueden ser prevenidas mediante intervenciones sencillas y baratas, de acuerdo a Dawudo [3]. Por lo anterior, la obtención del modelo, objeto de este estudio, fungirá como una guía que auxilie al sistema de atención de salud, en la decisión de intervenir a tiempo durante el embarazo. Este estudio se centra en los factores de riesgo en el embarazo; con la intención de establecer un modelo gráfico que nos muestre la relación existente entre los diferentes factores y nos auxilie en la prevención y predicción de morbilidad, mortinatalidad y mortalidad de los niños en base a estas relaciones. La construcción de un modelo que prediga el estado de salud de un niño durante su primer mes de vida, involucra principalmente "bajo peso al nacer" y "edad de gestación inadecuada", pues son los factores más frecuentemente relacionados con mortalidad neonatal; sin embargo, estos elementos dependen de otras variables, tales como la historia obstétrica de la madre y aspectos sociales. OBJETIVOS Nos proponemos representar gráficamente las relaciones de las variables del embarazo y su impacto, ya sea directo o indirecto en los resultados del parto; encontrar guías que nos orienten sobre el pronóstico del recién nacido para sus primeros 28 días de vida, así como incentivar a los profesionistas de la salud en el uso de herramientas computacionales para el procesamiento e interpretación de los datos que manejan. MATERIAL Y METODO Se realizó un estudio transversal con una muestra de 701 casos de embarazos atendidos en el Hospital General de Zona No.1 con Medicina Familiar del IMSS y las Clínicas de Medicina Familiar 1, 2, 5, 7, 45, 47 y 49 en la ciudad de San Luis Potosí, México en el año de 1999 . Debido a que este trabajo pretende estudiar la morbimortalidad, se utilizó el método de muestra de cuota para tener una alta proporción de niños con edad de gestación inadecuada, obteniendo 100 niños de pretérmino, 500 de término y 101 de postérmino. Para darnos una idea de la muestra manejada, se incluye la información siguiente: De acuerdo a Torres [4], el Hospital General de zona No.1 con Medicina Familiar del IMSS, atiende a la mitad de los nacimientos que se registran en la ciudad de San Luis Potosí, a una razón estimada promedio de 10 niños en el turno matutino, 10 niños en el turno vespertino y 12 niños en el turno nocturno diariamente. Inicialmente se identificaron las características generales de los datos que se describen en la tabla 1. Tabla 1.Características generales de la muestra A continuación se formaron 4 grupos de variables cuya relación fue cronológica de la siguiente manera: · Antecedentes: Este grupo contiene las variables que describen los antecedentes maternos (edad, Indice de Masa Corporal (IMC_madre), escolaridad_madre, antecedentes obstétricos, paridad y periodo intergenésico, etc...) · Información sobre el embarazo: Que incluye información que describe el desarrollo del embarazo actual (toxemia, polihidramnios, hipertensión no toxémica, etc;). · Información sobre el parto y el recién nacido: Incluye información que describe las características del parto actual (tipo de nacimiento, tipo de parto, forceps, presentación, etc;) e información que describe las condiciones de salud del recién nacido (peso, talla, IMC, edad de gestación, Apgar al minuto y a los 5 minutos de vida, malformaciones congénitas externas, etc;) · Y las variables resultado: Estas variables son morbilidad, mortinatalidad y mortalidad. Enseguida se realizó un trabajo de selección de variables, pues la base de datos original contenía 46 de ellas. La determinación de las variables que tienen mayor influencia en nuestro fenómeno de estudio se realizó mediante regresión logística de las variables de cada grupo contra cada una de las variables del grupo siguiente. Para realizar este proceso, se discretizaron las variables de acuerdo a lo que dicta la literatura existente. Una vez que se redujo el número de variables, se retomaron los valores en sus formatos originales y posteriormente, se seleccionó un modelo gráfico de cadenas de bloques de acuerdo a lo descrito por Edward [5], utilizando el método de selección de modelos paso a paso del programa de modelación gráfica MIM 3.1 y se obtuvieron las relaciones de las variables de cada bloque con todos los bloques siguientes hasta llegar al resultado. El modelo seleccionado se representa de modo gráfico en la figura 1. Nótese que cada variable es acompañada de un postfijo, que hace referencia a la cadena de bloques a la que pertenece. A: Antecedente.       E:Embarazo        P:Parto         R:Resultado. Figura 1. Modelo obtenido usando un nivel crítico del 5% con el método de "stepwise" del programa MIM 3.1, definiendo los 4 bloques de variables. RESULTADOS Y CONCLUSIONES Del gráfico generado se desprenden algunas relaciones que ya han sido demostradas mediante otros trabajos de investigación, como los que se describen en los párrafos siguientes, algunas que se presentían, pero que no habían sido confirmadas y otras nuevas. El grafo revela que la mortinatalidad se debe principalmente a la presencia de malformaciones en el niño, misma que se debe a muchos factores; entre los que se puede mencionar, hábito de consumir bebidas alcohólicas de la madre, antecedentes de malformaciones, presencia de toxemia, edad de la madre, etc. Esta demostrado por la literatura que si la madre es mayor de 35 años, esto es un factor de riesgo para que el niño padezca defectos genéticos fetales [6]. Esta variable, también esta relacionada directamente con el peso del recién nacido, pues como lo afirma Gangas [7], uno de los factores predisponentes para que un recién nacido sea de pretérmino, es que las madres sean adolescentes o mayores de 40 años. (madres muy jóvenes están propensas a tener bebés prematuros y madres mayores, suelen tener bebés de capurros elevados). La edad de la madre también se relaciona directamente con el índice de masa corporal del recién nacido, así como con la valoración de Apgar baja cuando la madre tiene menos de 20 años según Chaviano y López [8]. Cuando la madre presenta toxemia, esto implica también polihidramnios y en consecuencia, malformaciones. También esta variable se relaciona con edades de gestación cortas. Como las relaciones mencionadas, el grafo arroja muchas otras que pueden ser visualizadas rápidamente. La representación de las relaciones entre las variables por medio de un grafo, permite leer directamente las relaciones probabilísticas de independencia condicional de las variables y ayuda a su interpretación por el médico, facilitando la toma de decisiones en los servicios de salud.   Bibliografia [1] Hobel CJ y col. "Prenatal and intrapartum high-risk neonate". Am J. Obstet Gynecol. 1973;117:1. [2] Solís F. Mardones G, Castillo B Romer MI. "Mortalidad por inmadurez e hipoxia como causas de atención obstétrica y neonatal. Rev Chil Pediatr 1993. [3] Dawudo AH, Effiong CE. Neonatal mortality: Effects of selective pediatric interventions. Pediatrics 1985; 75. [4] Torres R. "Factores de Riesgo para Morbimortalidad Neonatal " . Instituto Mexicano del Seguro Social. San Luis Potosí . 1999. [5] Edward, D. "Introduction to graphical modeling". Springer- Verlag. 2000 [6] Berkowitz, G. "Delayed childbearing and the outcome of pregnancy. New England Journal of Medicine", volumen 322, número 10, 8 de marzo de 1990. [7] Gangas B. "Embarazo de pretérmino". Url: http://sd1.med.uchile.cl/pos/obstetricia/Textos/015.htm 1999 [8] Chaviano Q y López S. "Edad materna, riesgo nutricional preconcepcional y peso al nacer" \ Centro Provincial de Higiene y Epidemiología. Cuba. 2000