Customizing reference intervals for fetal growth

Orientador: Cleisson Fabio Andrioli PeraltaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências MédicasResumo:Objetivo: Desenvolver uma forma de avaliar peso e crescimento fetais por meio de fórmulas adaptadas para a população brasileira. Método: Estudo prospectivo realizado no Centro de Atenção Integral à Saúde da Mulher durante um período de 39 meses. Dois grupos de mulheres foram recrutados. Grupo 1: Mulheres selecionadas para elaboração (subgrupo para elaboração) e validação (subgrupo para validação prospectiva) de um novo modelo para predição de peso fetal. Grupo 2: Mulheres selecionadas para elaboração de intervalos de referência longitudinais de peso fetal estimado (PFE). Foi utilizada uma regressão linear para a criação do novo modelo para estimativa de peso. Os desempenhos de outras fórmulas previamente publicadas foram comparados ao do novo modelo criado neste estudo. Os dados obtidos da avaliação do Grupo 2 foram usados para a elaboração de equações para predição do crescimento fetal e intervalos de referência longitudinais de PFE. Modelos de regressão linear mista foram ajustados usando Log10PFE como variável dependente, sendo preditores a idade gestacional (IG) e o número do exame (efeito randômico). Resultado: 544 gestantes se adequaram aos critérios de seleção (Grupo 1: 458; Grupo 2: 86). O melhor modelo para estimativa do peso fetal obtido neste estudo foi: PFE = -8.277 + 2.146 x DBP X CA x CF - 2.449 x CF x DBP2. Tanto no subgrupo para elaboração da fórmula quanto no subgrupo para validação prospectiva, o desempenho das equações previamente publicadas foi inferior ao deste modelo. Foram obtidas equações para predição de percentis condicionais. O melhor modelo para a mediana foi: Log10PFE = 3.4379627 + 0.1307044 x IG - 0.004089 x (IG - 28.9367)2. Percentis condicionais de PFE para cada IG foram obtidos por transformação exponencial dos valores calculados com estas fórmulas. Conclusão: Padrões de crescimento fetal devem ser elaborados com o uso demétodo estatístico apropriado para dados longitudinais, usando PFE com base em fórmulas preditoras de peso adaptadas para a população localAbstract: Objective: To develop an assessment to determine both fetal size and growthbased on customized equations for weight estimation and longitudinal intervals for growth. Methods: Prospective observational study carried out at the Center for Integral Assistance to Women's Health over a 39-month period. Two groups of women were recruited. Group 1: Patients selected for the construction (formulafinding subgroup) and validation (prospective-validation subgroup) of a new fetal weight prediction model. Group 2: Patients recruited to elaborate longitudinal reference ranges of estimated fetal weight (EFW). Polynomial stepwise regression analyses were used to generate a new fetal weight-predicting model. The performances of previously published formulas were compared to that of our new model. Data obtained from Group 2 were used to elaborate equations to predict fetal growth and longitudinal reference intervals for EFW. Linear mixed models were fitted to the data using Log10EFW as the dependent variable, and gestational age (GA) and exam number (random effect) as predictors. Results: 544 patients met the selection criteria (Group 1: 458; Group 2: 86). The best fit formula for the estimation of fetal weight obtained in this study was: EFW = -8.277 + 2.146 x BPD X AC x FDL - 2.449 x FDL x BPD2. In both the formula-finding and prospective validation subgroups, the performances of previously published formulas were significantly worse than those of our new model. Formulas for the prediction of conditional percentiles were obtained. The equation for the median was: Log10EFW = 3.4379627 + 0.1307044 x GA - 0.004089 x (GA - 28.9367)2. Conditional percentiles of EFW for each GA were obtained from exponential transformation of the values calculated using these formulas. Conclusion: Longitudinal standards for fetal growth should be elaborated with appropriate statistics for longitudinal data, using estimated fetal weight calculated on the basis of locally generated fetal weight prediction formulasMestradoSaúde Materna e PerinatalMestre em Ciências da Saúd