Un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico, diseñado por investigadores valencianos, contribuye a reducir riesgos en los embarazos prolongados –más allá de la semana 40– y permite al mismo tiempo optimizar los recursos hospitalarios. Se trata de un equipo portátil y compacto que monitoriza la señal del músculo uterino y que, a partir de la información registrada, ayudaría a predecir si se va a producir un parto espontáneo o si, por el contrario, tendría que inducirse.
El nuevo equipo portátil, desarrollado por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y del Hospital Universitari i Politècnic La Fe, ayudaría a los médicos y a las mujeres a tomar una decisión, basada en información clínica, sobre la prolongación del embarazo. “En definitiva, lo que permite es saber si hay que adelantar las inducciones, evitando que la gestación avance innecesariamente hacia la semana 41 o 42 porque no se vislumbre que el parto vaya a ser espontáneo”, apunta Javier García Casado, investigador del CI2B de la UPV.
El doctor Alfredo Perales, director del área clínica de la mujer del hospital valenciano e investigador asociado del grupo de Medicina Reproductiva del IIS La Fe asegura que, “el parto espontáneo siempre es mejor que el provocado, pero si aun con ese tiempo adicional, el embarazo acabará en inducción es mejor hacerlo en la semana 40 y evitar los riesgos adicionales derivados de una gestación tardía, como hipoxia, taquicardias, etc.”. Los resultados de este dispositivo se recogen en un artículo publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine.
El equipo incorpora dos electrodos como los utilizados en los electros del corazón y una unidad central que recibe toda la información que se envía de forma inalámbrica al médico. Una de sus principales ventajas es que no afecta ni interrumpe la práctica clínica habitual en las sesiones de monitores. Mientras que otros equipos registran frecuencia cardiaca, y contracciones, entre otros, los electrodos se colocan sobre el abdomen de la paciente para registrar así la señal del músculo uterino.
“Actualmente, los clínicos valoran en qué estado gestacional se encuentra la madre y si se requerirá la inducción del parto fundamentalmente con el índice Bishop, que evalúa desde la dilatación, consistencia y posición cervical hasta el encajamiento del feto. Sin embargo, este método presenta bastantes deficiencias. La información derivada del músculo uterino complementa dicho indicador mejorando significativamente la capacidad de predicción”, destaca por su parte Javier García Casado.
Los investigadores han desarrollado y evaluado modelos predictivos utilizando tanto datos obstétricos tradicionales, como parámetros electrofisiológicos derivados de la señal del útero. “A partir de las señales registradas, estos modelos son los que permiten adelantar si habrá o no parto espontáneo”, añade García Casado.
Predicción del éxito en la inducción del parto
El trabajo de los investigadores se centra ahora en ser capaces de predecir si la inducción al parto será exitosa o si, por el contrario, el embarazo acabará en cesárea. “Para ello, se colocan los sensores, y viendo la respuesta al fármaco de inducción durante las tres primeras horas, se podrá predecir su resultado. Bastará con ver la evolución de diferentes parámetros. Nuestro objetivo final, en cualquier caso, es mejorar el bienestar materno-fetal”, añade García Casado.
Respecto a la optimización de recursos hospitalarios, el doctor Perales señala que la razón es sencilla: este sistema aporta más información a ginecólogos, matronas y personal implicado en el parto. “Con ella, adelantaríamos partos que sabemos que se darán de manera espontánea. Además, al poder predecir si una inducción tendrá éxito o no, evitamos el gasto derivado de aquellas que finalmente acabarían en cesárea”, concluye.
Referencia bibliográfica:
Alberola-Rubio, J.Garcia-Casado, J., Prats-Boluda, G., Ye-Lin, Y.Desantes, D., Valero, J., Perales, A. "Prediction of labor onset type: Spontaneous vs induced; role of electrohysterography?" Computer Methods and Programs in Biomedicine. DOI: 10.1016/j.cmpb.2017.03.018
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