Validación Externa del Modelo Predictivo de Preeclampsia del Hospital Clinic de Barcelona en una Unidad de Segundo Nivel en Guayaquil, Ecuador.

Resumen

Introducción: El objetivo del presente estudio fue evaluar la capacidad operativa del algoritmo predictivo del Hospital Clinic de Barcelona para la detección de riesgo de preeclampsia (PE) en una cohorte de mujeres atendidas en un nivel secundario de Guayaquil, Ecuador.

Métodos: Estudio de cohorte en 304 mujeres embarazadas entre agosto de 2018 y agosto de 2019. Se aplicó el algoritmo sin biomarcadores angiogénicos, evaluando sensibilidad, especificidad, área bajo la curva (AUC), valores predictivos y razón de verosimilitud. Los datos se analizaron en función de la capacidad del algoritmo para predecir PE en contextos de recursos limitados.

Resultados: El algoritmo mostró una alta capacidad predictiva con un AUC de 0.924, una sensibilidad de 88.46% y especificidad de 91.37%. La implementación del punto de corte en 0.75 optimizó la identificación de casos de PE. Sin el uso de biomarcadores, se detectó que entre el 10 y 15% de los casos podrían no ser identificados en pacientes de alto riesgo.

Conclusiones: El algoritmo predictivo es efectivo para la detección de PE en entornos de segundo nivel en Ecuador. Se sugiere el tamizaje estratificado con biomarcadores en subgrupos de alto riesgo para optimizar la precisión sin aplicar un cribado universal, adaptando así los recursos a las necesidades locales.