Epidemiology and causes of preterm birth


The Lancet 2008; 371:75-84

DOI:10.1016/S0140-6736(08)60074-4

Series, Preterm birth

Prof Robert L Goldenberg email address a Corresponding Author Information,   Jennifer F Culhane PhD a,   Prof Jay D Iams MD b   and   Prof Roberto Romero MD c d

Summary

This paper is the first in a three-part series on preterm birth, which is the leading cause of perinatal morbidity and mortality in developed countries. Infants are born preterm at less than 37 weeks’ gestational age after: (1) spontaneous labour with intact membranes, (2) preterm premature rupture of the membranes (PPROM), and (3) labour induction or caesarean delivery for maternal or fetal indications. The frequency of preterm births is about 12–13% in the USA and 5–9% in many other developed countries; however, the rate of preterm birth has increased in many locations, predominantly because of increasing indicated preterm births and preterm delivery of artificially conceived multiple pregnancies. Common reasons for indicated preterm births include pre-eclampsia or eclampsia, and intrauterine growth restriction. Births that follow spontaneous preterm labour and PPROM—together called spontaneous preterm births—are regarded as a syndrome resulting from multiple causes, including infection or inflammation, vascular disease, and uterine overdistension. Risk factors for spontaneous preterm births include a previous preterm birth, black race, periodontal disease, and low maternal body-mass index. A short cervical length and a raised cervical-vaginal fetal fibronectin concentration are the strongest predictors of spontaneous preterm birth.

Affiliations

a. Department of Obstetrics and Gynecology, Drexel University College of Medicine, Philadelphia, PA, USA
b. Department of Obstetrics and Gynecology, Ohio State University, Columbus, OH, USA
c. Perinatology Research Branch, National Institute of Child Health and Human Development, National Institutes of Health, Bethesda, MD, and Detroit, MI, USA
d. Department of Obstetrics and Gynecology, Wayne State University, Detroit, MI, USA

Corresponding Author InformationCorrespondence to: Prof Robert Goldenberg, Department of Obstetrics and Gynecology, Drexel University College of Medicine, 245 N 15th Street, 17th Floor, Room 17113, Philadelphia, PA 19102, USA

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Modelos predictivos para fracturas


Científicos norteamericanos han elaborado un modelo predictivo para calcular el riesgo de dicha fractura en mujeres posmenopáusicas. Un artículo publicado en el último número de “JAMA” muestra un modelo clínico que incluye 11 factores y que ayudará a predecir el riesgo a 5 años de fractura de cadera en mujeres posmenopáusicas.

Los autores, de la Universidad de California, Davis School of Medicine (Estados Unidos) evaluaron los factores de riesgo clínicos para crear este modelo predictivo. Para ello analizaron datos de más de 93.000 mujeres que habían participado en el estudio Women’s Health Initiative.

Los factores identificados se validaron con datos de 68.000 participantes de aquel estudio y, posteriormente, el modelo también se probó en un subgrupo de 10.750 mujeres que habían sido sometidas a absorciometría por rayos X de energía dual para evaluar su densidad mineral ósea.

Durante el seguimiento de más de 7 años se registraron 1.132 fracturas entre las mujeres participantes en el estudio.

Los 11 factores predictivos identificados son: la edad, el estado de salud autovalorado por las participantes, el peso, la estatura, la etnia, la actividad física, la historia de fracturas a partir de lo 54 años, la historia familiar de fracturas, el tabaquismo, el uso de corticoides y la diabetes tratada.

Según los autores, se necesitan más estudios para definir las implicaciones clínicas de este algoritmo y para confirmar los beneficios terapéuticos que pueden tener las mujeres con mayor riesgo de fractura.
Añaden que conocer el riesgo a 5 años permitirá a las pacientes y a sus médicos tomar decisiones informadas para modificar estilos de vida o someterse a intervenciones médicas.

JAMA.2007;298:2389-2398

http://jama.ama-assn.org/cgi/content/abstract/298/20/2389

Fuente: Lista MEDFAM-APS

Herramientas: Modelo predictivo para fracturas (ref. Julio Bonis Sanz en MEDFAM-APS) http://hipcalculator.fhcrc.org/