PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.

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1 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO

2 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
INTRODUCCION EL MANTENIMIENTO DE UNA TASA DE CESAREAS AJUSTADA CON ARRREGLO A INDICACIONES ADECUADAS A ESTANDARES HABLA A FAVOR DE LA EFICACIA CLINICA Y LA SEGURIDAD DE MADRES Y RECIEN NACIDOS. LAS TASAS BRUTAS POR SI SOLAS NO PERMITEN COMPARACIONES PUESTO QUE NO TIENEN EN CUENTA CONDICIONES DE LA POBLACION OBSTETRICA(GRUPOS DE ROBSON ; COMORBILIDADES , EDAD MATERNA, ETC) COMO VARIABLES CONFUSORAS… Benchmarking ?

3 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
INTRODUCCION BENCHMARKING ?. VARIABLES DE CONFUSIÓN. ESTILOS DE PRACTICA MÉDICA. GRAN VARIABILIDAD DISTINTOS RESULTADOS EN DISTINTOS HOSPITALES ANTE EL MISMO CASO Y SITUACION REQUIERE ANALISIS DE DATOS

4 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
OBJETIVO CONSTRUIR A PARTIR DE DATOS CLINICOS MODELOS PREDICTIVOS DE LAS CESÁREAS DE CADA HOSPITAL Y ESTIMAR LOS ALGORITMOS DE ACTUACIÓN QUE CADA UNO SIGUE EN LA PRÁCTICA Y LA MEDIDA EN QUE SE ADAPTAN A LAS INDICACIONES CLÍNICAS VIGENTES

5 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
MATERIAL Y METODO BECA FISS (Prorrogada. 2016) N= Partos y Cesáreas HOSPITALES PARTICIPANTES :TASAS CESAREA PERIODO ANALISIS MANACOR.MALLORCA. 11.2% CAN MISSES(IBIZA). 12.4% LA PLANA VILA-REAL.CASTELLON. 14.5% PONTEVEDRA %

6 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
MATERIAL Y METODO BASE DE DATOS INFORMATIZADA. MODULO LOCAL POR HOSPITAL(Volcado local de datos de los partogramas) MODULO CENTRAL DE REGISTRO. ANALISIS DE DATOS en conjunto agregado y por centros.

7 INFORMACION DE LA MADRE
EDAD. PAIS DE ORIGEN VIVE : CON PAREJA O SIN PAREJA PESO Y TALLA( Al inicio del embarazo).Automáticamente se calcula el IMC (Índice masa corporal) EDUCACION MATERNA (OPCIONES) SIN ESTUDIOS PRIMARIOS SECUNDARIOS UNIVERSITARIOS

8 INFORMACION DE LA MADRE(CONT)
FUMA: NO SI(Numero de cigarrillos/ día: con desplegable numérico). ALCOHOL: SI: En gramos / día(Desplegable numérico) DROGAS DE ABUSO SI(Desplegable con las opciones) AUMENTO DE PESO EN EL EMBARAZO : Desplegable con el número de kilos en numérico. TECNICAS DE REPORDUCCION ASISTIDA PARA CONSEGUIR EL EMBARAZO: IAC FIV ICSI OVODON

9 INFORMACION DE LA MADRE (CONT)
TECNICAS DE DIAGNOSTICO PRENATAL EN ESTE EMBARAZO. BIOPSPIA CORIAL AMNIOCENTESIS. PARIDAD. (Una casilla obligatoria por cada uno de los cuatro valores obligatorios; desplegable numérico).(Condiciona GR) CESAREA ANTERIOR SI NO (Condiciona los grupos de Robson y clasifica automáticamente)

10 INFORMACION DE LA MADRE (COMORBILIDAD)
Asma Coagulopatías Hipotiroidismo Hipertiroidismo Anemia materna HTA Diabetes tipo 2 PTI Enfermedad mental Epilepsia Enfermedad autoinmune Enfermedad neurológica. PUEDEN SER VARIAS SEGÚN EL CASO.DESPLEGABLE

11 INFORMACION DE LA MADRE (FACTORES DE RIESGO OBSTETRICO)
A.O.D. APP actual CIR COLESTASIS DIABETES GESTACIONAL ECP EMBARAZO MÚLTIPLE HTA GESTACIONAL ISOINMUNIZACIÓN LAT(+/++/+++) MALFORMACIÓN FETAL MALFORMACIÓN UTERINA MIOMECTOMÍA OLIGOAMNIOS PARTO PREMATURO PLACENTA PREVIA. POLIHIDRÁMNIOS PREECLAMPSIA GRAVE PREECLAMPSIA LEVE RPM SÍFILIS TOXOPLASMOSIS VHB + VHC + PUEDEN SER VARIAS SEGÚN EL CASO.DESPLEGABLE

12 INFORMACION DEL PARTO. FECHA Y HORA DEL PARTO (Con casillas que permiten seleccionar por calendario.) PARTO PREINDUCIDO.(Condiciona subgrupo Robson) NO SI(Desplegable con opciones sobre el motivo) PARTO INDUCIDO.(Condiciona subgrupo Robson)

13 INFORMACION DEL PARTO(CONT)
SEMANAS DE GESTACION: Desplegable numérico con semanas de gestación en el momento del parto.(Condiciona GR) ANESTESIA EMPLEADA: Desplegable con las opciones TIPO DE PARTO: Desplegable con las opciones.(F/E/V/P/C) SI CESAREA. PROGRAMADA(Grupos 1 a 13) URGENTE: (Grupos 1 a 5)

14 INFORMACION DEL PARTO (CONT)
PRESENTACION FETAL: Desplegable con las opciones.(Condiciona GR) HORAS DE BOLSA ROTA(Hasta el momento del parto) : con desplegable numérico.

15 INFORMACION DEL PARTO (CONT)
AMNIORREXIS Espontanea Artificial CM. DE DILATACION EN EL MOMENTO DE LA AMNIORREXIS: con desplegable numérico. REGISTRO CARDIOTOCOGRAFICO (RCTG) SI NO LIQUIDO AMNIOTICO CLARO. TEÑIDO : Opciones :+;++;+++. SGB : NEGATIVO POSITIVO PROFILAXIS ANTIBIOTICA NO SI COMPLETA INCOMPLETA

16 INFORMACION DEL PARTO (CONT)
Oxitocina. Si No PH INTRAPARTO con desplegable numérico.(Se pueden incorporar tantos como se hayan realizado). COMPLICACIONES DEL PARTO: Desplegable con las opciones. PROCEDIMIENTOS PARA LAS COMPLICACIONES : Desplegable con las opciones.

17 RECIEN NACIDO DATOS DEL RECIEN NACIDO
PESO . APGAR con desplegable numérico. PH DE CORDON EN AU con desplegable numérico. SEGUNDO/TERCER FETO EXITUS(Anteparto /Intraparto/Postparto) TIPO(GRADO) DE REANIMACION NEONATAL DATOS DEL /LOS PROFESIONALES QUE ATIENDEN EL PARTO Desplegable con las opciones de los nombres de los profesionales del centro. EN CESAREAS: Cumple estándar:? Si. No.

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21 MATERIAL Y METODO(ANALISIS)
PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO. MATERIAL Y METODO(ANALISIS) I. REGRESION LOGISTICA (Con selección de variables de importancia clínica) CAPACIDAD DISCRIMINANTE DEL MODELO CON CURVAS ROC (AREA BAJO LA CURVA)(ESTADISTICO C) II.CONSTRUCCION DE ALGORITMOS CON EL METODO CONDITIONAL INFERENCE TREE (Hothorn, Hornik, and Zeileis 2006) (Selección automática de variables) VARIABLE DE RESULTADO DEL MODELO PREDICTIVO: PARTO VAGINAL/CESAREA

22 RESULTADOS MODELO LOGÍSTICO (ODD’s RATIOS)
PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO. RESULTADOS MODELO LOGÍSTICO (ODD’s RATIOS) Efectos fijos de centro

23 PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO.
RESULTADOS MODELO LOGÍSTICO (BONDAD DE AJUSTE) La capacidad discriminante del modelo global es moderadamente alta (AUC = 0,76; IC95%: 0,74-0,79)

24 RESULTADOS MODELO CONDITIONAL INFERENCE TREE
AUC= 0.78, 95% CI:

25 RESULTADOS MODELO CONDITIONAL INFERENCE TREE

26 RESULTADOS MODELO CONDITIONAL INFERENCE TREE

27 RESULTADOS Modelo LOGIT: Bondad de ajuste en la predicción: 76%
PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO. RESULTADOS Modelo LOGIT: Bondad de ajuste en la predicción: 76% Variables con mayor impacto en la predicción de cesárea (odd’s): Cesárea anterior: 4.94 PH intraparto: 3.54 Inducción: 1.45 Semanas de gestación: 0.93 Embarazos previos: 0.88 Modelo CTREE: Bondad de ajuste en la predicción 78% Variables con mayor importancia en la predicción (orden condicional): Semanas de gestación PH intraparto Riesgo obstétrico Cesárea anterior Inducción Complicaciones Centro

28 RESULTADOS Se trata de modelos complementarios:
PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO. RESULTADOS Se trata de modelos complementarios: Logit establece “Probabilidades”(odd ratio) para efectos individuales de las variables. Ctree establece puntos de corte e interacciones entre las variables para una mejor predicción. La selección automática de variables es consistente con la selección clínica.

29 CONTRIBUCIÓN Poder predictivo de ambos modelos comparable con:
PREDICCIÓN DEL PARTO POR CESÁREA EN CUATRO HOSPITALES ESPAÑOLES: ESTUDIO PILOTO. CONTRIBUCIÓN Poder predictivo de ambos modelos comparable con: Hernández-Martínez, et al (2016). The predictive ability for pregnant women with previous cesarean section with model A was 0.79 (95 % CI 0.64–0.94) and with model B was 0.80 (95 % CI 0.64–0.96) Metz, et al (2013). TOLAC model AUC of 0.80 (95% confidence interval 0.76–0.84). Mone, et al (2015). Vaginal birth after caesarean section prediction models AUC calculations for the Smith et al., Grobman et al. and Troyer and Parisi Models were 0.74, 0.72 and 0.65, Uso de técnicas estadísticas no usadas en el campo de la obstetricia.

30 CONCLUSIONES I Necesidad de disponer de datos de calidad y buena plataforma informática. El modelo tiene una alta capacidad discriminante (75% podemos predecir tipo de parto, error =25%, superior a muchos marcadores cardiopatía, sepsis, tumorales) Utilidad Clínica: toma de decisiones clínicas, valoración calidad y adecuación de procedimientos (Parto/Cesarea); gestión Algoritmo: primeras aplicaciones machine learning

31 CONCLUSIONES II Sirve para conocer qué variables son determinantes en la toma decisiones (individual por hospital), su adecuación clínica e información para medidas de mejora Es complementario de otros métodos de análisis Métodos de análisis aplicable a cualquier hospital con los datos clínicos empleados

32 GRACIAS

33 1º Condición; < 35 Semanas de gestación
RESULTADOS MODELO CONDITIONAL INFERENCE TREE 1º Condición; < 35 Semanas de gestación 2º Condición; PH intraparto > 7.20 Submuestra de 456 partos con Prob.(Cesárea) ≈ 1% 2º Condición; PH intraparto < 7.20 3º Condición; No riesgo Obs. Submuestra de 60 partos con Prob. (Cesárea) ≈ 22% 3º Condición; Si riesgo Obs. Submuestra de 131 partos con Prob. (Cesárea) ≈ 50% Todas las condiciones están supeditadas a las condiciones anteriores. Ej.: El riesgo obs. no predice una probabilidad de parto por cesárea del 50%, la combinación de; <35 semanas, PH intraparto < 7.20 y riesgo obs. dan como resultado una predicción del 50% como resultado de la partición óptima de la muestra.