Un nuovo algoritmo presenta dei vantaggi nello screening della preeclampsia

Un nuovo algoritmo presenta dei vantaggi nello screening della preeclampsia

Un team di ricercatori di Dexeus Mujer, guidato dal Dott. Bernat Serra, ha condotto uno studio che dimostra l'utilità di un nuovo sistema per rilevare il rischio di preeclampsia. La maggior parte dei modelli attualmente utilizzati - algoritmi matematici - è stata sviluppata in base alle caratteristiche di popolazioni specifiche, il che potrebbe influire sulla sua affidabilità se viene applicata ad altre popolazioni.

Il vantaggio del nuovo modello, secondo i suoi autori, è che è applicabile ad altre popolazioni e, inoltre, si basa su un algoritmo matematico - modello gaussiano - che è già utilizzato per il rilevamento della sindrome di Down, il che ne facilita l'uso simultaneo e quindi la sua implementazione nel nostro ambito (tra le 8 e le 13 settimane).

Il rilevamento di donne con un maggior rischio di soffrire di questo disturbo durante la gravidanza consente di ridurre il rischio fino all'80% dei casi più precoci, tramite la somministrazione giornaliera di aspirina a basso dosaggio.

Per verificarne l'affidabilità, è stato condotto uno studio multicentrico su un campione di 6.893 gravidanze singole con un'incidenza di preeclampsia del 2,3%.

L'efficacia di questi modelli matematici viene valutata in base alla capacità di rilevamento per un dato tasso di falsi positivi, che nel caso della preeclampsia, la maggior parte degli studi ha fissato al 10%. I modelli attualmente utilizzati raggiungono tassi di rilevamento compresi tra l'85% e il 95% e il modello attuale mostra un tasso del 94%.

A new model for screening for early-onset preeclampsia.

Serra B, Mendoza M, Scazzocchio E, Meler E, Nolla M, Sabrià E, Rodríguez I, Carreras E.

Am J Obstet Gynecol. 2020 Jan 20. pii: S0002-9378(20)30027-2. doi: 10.1016/j.ajog.2020.01.020.

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