Una investigación publicada en JAMA Network probó la red neuronal artificial (ANN) para predecir el riesgo de enfermedad ósea metabólica neonatal (MBD). La detección temprana de la MBD en los bebés es compleja, dado que se necesita una herramienta adecuada para evaluar a los bebés en riesgo de desarrollarla.
Se estudiaron a 10.801 mujeres embarazadas (embarazo único) y sus hijos, entre el 1 de enero de 2012 hasta el 31 de diciembre de 2021 en Shanghái, China.
La muestra fue utilizada para construir 5 modelos predictivos con diferentes exposiciones desde el período prenatal hasta el postnatal. Además de desarrollar un modelo predictivo de la enfermedad, la investigación busca detectar los principales factores expuestos en ambos periodos.
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El modelo 1 se construyó primero con factores significativos seleccionados de modelos de regresión logística (factores prenatales y posnatales significativos), para el modelo 2 se utilizaron las condiciones nutricionales maternas; el modelo 3 con las complicaciones y comorbilidades gestacionales y uso de medicamentos; todos los factores prenatales en el modelo 4; y los factores posnatales en el modelo 5.
El peso al nacer, la edad de la madre en el embarazo y los trastornos neonatales como la anemia, el síndrome de dificultad respiratoria y septicemia, que fueron las características del modelo 1, el cual fue el más acertado para predecir los bebés en riesgo de MBD.
La característica más importante para detectar la enfermedad ósea metabólica fue el peso extremadamente bajo al nacer con una importancia del 50,5%.
Los investigadores detallaron que la herramienta resultó simple y eficiente para identificar el riesgo de MBD en recién nacidos. Además, de que combinar los factores prenatales y posnatales proporcionó una predicción más precisa. No obstante, resaltaron que se necesitan más investigaciones sobre este tema para validar y mejorar los hallazgos en otro tipo de poblaciones que padecen la enfermedad.
Actualmente, se desconoce la incidencia de la enfermedad ósea metabólica debido a los diferentes métodos de detección, la dificultad de interpretación de las pruebas y la constante disminución de esta patología debido a las mejoras en el manejo nutricional. Su detección suele ser clínica, de laboratorio o imagen diagnóstica.
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