Al tener en cuenta la edad gestacional y el peso al nacer con un flujo de datos en tiempo real recogidos de forma rutinaria en las unidades de cuidados intensivos, los investigadores desarrollaron un sistema de puntuación de probabilidad para predecir la salud de los bebés prematuros; esta técnica supera a los sistemas que requieren medidas invasivas de laboratorio, señala Ana Penn, coautora del estudio.
Los investigadores comparan este método con una versión más fiable del test de Apgar, el método estándar desde hace más de medio siglo para evaluar el bienestar físico del bebé y predecir si podría necesitar tratamiento médico en el futuro.
Los investigadores se basaron en los datos registrados durante las tres primeras horas después del nacimiento de 138 bebés, desde marzo de 2008 a marzo de 2009, como parte de un algoritmo informático que predijo el riesgo del bebé de desarrollar enfermedades graves con una precisión de entre 91 y 98 por ciento. En comparación, el éxito de las predicciones de Apgar en las mismas condiciones varió desde 69 hasta 74 por ciento.
El sistema PhysiScore todavía debe pasar por pruebas adicionales antes de que pueda ser considerado su uso comercial. Los investigadores esperan validar la nueva herramienta para un grupo más grande de bebés prematuros y estudiar el modo en el que influye en la toma de decisiones médicas.
El PhysiScore fue particularmente preciso en la predicción del riesgo global de acontecimientos que amenazan la vida en los subgrupos de niños que sufrían infecciones intestinales y complicaciones cardiopulmonares, aún cuando éstas no se diagnostican hasta días o semanas después. Los investigadores subrayan que la adición de pruebas de laboratorio, necesarias para otros métodos de puntuación, no es necesaria.
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