Desarrollan el primer modelo en España para predecir el percentil de peso de embarazos gemelares

Bebé
Bebé - GETTY/BARBARA HELGASON - Archivo
Publicado: jueves, 27 junio 2019 11:27

ZARAGOZA, 27 Jun. (EUROPA PRESS) -

El grupo de Big Data y Sistemas Cognitivos del Instituto Tecnológico de Aragón, ITAINNOVA, junto al grupo de investigación de Modelos Estadísticos de la Universidad de Zaragoza y el trabajo multidisciplinar de ginecólogos del Hospital Miguel Servet de la capital aragonesa están trabajando en el primer modelo desarrollado en España para predecir el percentil del peso de embarazos gemelares monocoriales y de bicoriales a lo largo de la edad gestacional.

La carencia de un modelo específico para el control de peso en los gemelos ocasiona que un porcentaje alto de estos fetos sean considerados como pequeños para la edad gestacional cuando, en realidad, no tienen un peso que, dentro del conjunto de los embarazos gemelares, pueda considerarse como bajo.

A partir de los datos recogidos en el Hospital Miguel Servet de Zaragoza entre 2012 y 2017, se ha podido conseguir desarrollar un modelo que prediga el peso de una forma más ajustada para la población de Aragón mediante el uso de otros modelos internacionales, según han informado desde el Departamento de Innovación, Investigación y Universidad del Gobierno de Aragón.

El control de una forma personalizada del peso es fundamental debido a que pesos excesivamente bajos o altos pueden estar relacionados con complicaciones gestacionales. Además, el número de embarazos gemelares ha aumentado en los últimos años y, por ello, la implicación clínica de este estudio cobra un mayor interés.

Para ello han hecho uso de las matemáticas y utilizado modelos avanzados y del Big Data, "ya que cada vez tiene un impacto más grande en las ciencias de la salud", conforme han señalado fuentes de la investigación. Este trabajo fue presentado los pasados 6 y 7 de junio en el congreso Statistical Analysis of Multi-Outcome Data Conference 2019 (SAM 2019) que tuvo lugar en Manchester por Rocío Aznar, investigadora de ITAINNOVA y por Luis Mariano Esteban, profesor de la Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia (EUPLA).