Predicción de preeclampsia mediante la medición del índice de pulsatilidad en las arterias uterinas en las semanas 11-14 y 20-24 de la gestación

• Autor: Verastegui Silva, Luis Alberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/10660
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/10660
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Preeclampsia; Uterinas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02

Existen muchas complicaciones médicas que se desarrollan durante el embarazo, constituyendo un problema de salud pública a nivel mundial, siendo los más recurrentes los trastornos hipertensivos. En nuestro país, la recurrencia de la preeclampsia varía entre 10 % y 14%; logrando, debido a su importancia, que se posicione dentro de las 3 primeras causas de mortalidad materna y, de restricción del crecimiento intrauterino. Existe la posibilidad de detectar este riesgo de manera efectiva entre las semanas 11 y 14 de gestación, con la ayuda de la ecografía Doppler. Si a esto le sumamos un control prenatal adecuado, esto contribuiría con la disminución de morbimortalidad materna y perinatal. Este proyecto tiene el propósito de comparar la identificación de preeclampsia a través la medición del índice de pulsatilidad de las arterias uterinas, mediante la utilización de la ecografía Doppler entre las 11 – 14 semanas, realizando una nueva medición entre las 20 - 24 semanas de gestación a todas las pacientes que acudan a su control prenatal, en el Hospital Regional Docente de Trujillo, durante el periodo julio 2022 y febrero 2023. La muestra que se utilizará en el presente estudio, estará conformada por 456 y 641 gestantes en ambos periodos respectivamente, a las cuales se les realizará el estudio correspondiente utilizando la medición del índice de pulsatilidad. Lo que será materia de estudio en cada periodo será el valor predictivo de la medición, con sus respectivos indicadores de sensibilidad y especificidad; asimismo, se verificarán los valores predictivos, tanto positivos como negativos. Además, se realizará la comparación del valor predictivo, utilizando específicamente las curvas ROC. Para lograr un proceso adecuado, será necesario emplear SPSS y Epidat