martes, 22 de septiembre de 2020

MANEJO DEL ESPECTRO DE LA PLACENTA ACRETA MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL


El espectro de placenta acreta (PAS) se refiere a un grupo de trastornos de placentación que se caracterizan por una invasión trofoblástica más allá de la zona fisiológica de unión decidual-miometrial (1). El PAS se identifica como uno de los trastornos más graves relacionados con el embarazo porque está asociado con un riesgo sustancial de hemorragia obstétrica masiva, transfusión de sangre, lesiones quirúrgicas y, por lo tanto, un alto riesgo de ingreso, reoperación y hospitalización prolongada en la unidad de cuidados intensivos maternos (UCI). Desafortunadamente, la carga de morbilidad de PAS se ha visto significativamente agravada como resultado de la tendencia creciente de parto por cesárea (CS) entre la población contemporánea. 

Hasta la fecha, el enfoque más ampliamente apoyado en el tratamiento es el PAS es la histerectomía por cesárea sin tratar de separar la placenta (placenta in situ). Aunque este enfoque puede estar asociado con mejores resultados maternos, la preservación uterina se ofrece rutinariamente como una alternativa o incluso se considera como el enfoque primario en varias regiones del mundo. La radiología intervencionista (IR) es otra opción que puede reducir el sangrado periparto independientemente del enfoque de manejo. A pesar de ser ampliamente adoptados, los procedimientos de preservación uterina generalmente no están sólidamente respaldados por evidencia y los datos sobre los resultados clínicos de estos procedimientos son limitados. Dada la gravedad del PAS y la presencia de varias intervenciones propuestas, el cálculo de la probabilidad individualizada de morbilidad grave intraparto y posparto en función de la demografía del paciente, 

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial, donde una computadora adquiere experiencia acumulada de una base de datos existente, para ser capaz de hacer predicciones precisas de los resultados estudiados. En general, ML puede proporcionar una predicción más precisa, revelar relaciones más complejas entre características y resultados, y proporcionar una herramienta clínica escalable y fácilmente aplicable en comparación con las estadísticas tradicionales. El estudio actual presenta un centro internacional multicéntrico de mujeres con PAS que fueron tratadas de manera conservadora o por histerectomía por cesárea. El estudio tuvo como objetivo crear modelos de predicción preparto y periparto de resultados clínicos periparto, utilizando la tecnología ML, para mejorar la toma de decisiones con respecto a PAS. 

PAS-ID es una base de datos internacional multicéntrica que incluye datos de 797 pacientes de 11 centros que presentan 9 países de Europa, Asia y África. El estudio actual se realizó para establecer modelos de predicción de diferentes resultados críticos de PAS utilizando modelos emergentes de ML. Se crearon dos modelos de predicción para determinar el riesgo de resultados maternos adversos, a saber, la pérdida de sangre periparto masiva asociada a PAS, el ingreso a la UCI y la hospitalización prolongada, utilizando entradas preparto y periparto. El rendimiento diagnóstico de todos los modelos osciló entre 0,80 y 0,90, que se define como "excelente" para una prueba de diagnóstico. La validez interna se demostró por la consistencia del rendimiento diagnóstico entre el tren y los conjuntos de prueba en todos los modelos. 

Aunque el PAS ha sido una de las complicaciones obstétricas más preocupantes en la práctica contemporánea, las recomendaciones basadas en la evidencia sobre el manejo del PAS son limitadas y en su mayoría representan recomendaciones de puntos de nivel 3, 4 o buenas prácticas. La histerectomía por cesárea parece ser el enfoque más aceptable siempre que sea posible. Sin embargo, si el paciente rechaza la histerectomía por cesárea, las recomendaciones de práctica generalmente son menos determinadas. Entre las opciones conservadoras, el Royal College of Obstetricians and Gynecologists (RCOG) consideró dejar la placenta in situ en mujeres altamente motivadas para preservar el útero (10). Este enfoque fue considerado en investigación por el Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos (ACOG) y no se hicieron recomendaciones al respecto. Sin embargo, esta práctica no parece ser frecuente. Otras técnicas de preservación uterina fueron menos respaldadas. 

Sin embargo, la gestión de PAS es globalmente diversa y no está incluida en estas recomendaciones. Esto puede atribuirse a la escasez de datos. Además, la mayoría de los datos provienen de informes de casos y estudios de casos que carecen de un diseño de estudio y criterios de selección, y que probablemente reflejen la experiencia de un solo cirujano o equipo. La realización de estudios prospectivos, estudios piloto y ensayos clínicos sobre el manejo de PAS puede estar restringida por consideraciones éticas y dificultades de reclutamiento y, por lo tanto, las conclusiones de grandes estudios retrospectivos pueden presentar el primer paso para apoyar futuros estudios prospectivos y mejorar la evidencia sobre el manejo actual ampliamente adoptado estrategias. 

Hasta donde sabemos, PAS-ID puede presentar la primera base de datos internacional multicéntrica que investiga los resultados clínicos de PAS en centros que ofrecen tanto histerectomía por cesárea como tratamiento conservador. La base de datos es una de las bases de datos más grandes disponibles en PAS en la literatura y transmite una amplia gama de prácticas. El estudio actual aplicó algoritmos de ML, que tienden a proporcionar predicciones precisas e incluyen relaciones complejas y ocultas entre las variables estudiadas y los resultados. Aunque ML se usa generalmente con grandes bases de datos para permitir el aprendizaje del modelo, los modelos de predicción actuales parecen tener un mejor desempeño que las estadísticas tradicionales y ofrecen un rendimiento consistente en datos no probados y una excelente validez interna. 

Clínicamente, la puntuación MOGGE PAR-A se puede utilizar para determinar el grupo de alto riesgo, que puede beneficiarse de intervenciones adicionales (p. Ej. procedimientos profilácticos de IR). Del mismo modo, la puntuación MOGGE PAR-P puede determinar a las mujeres en las que se anticipa un sangrado significativo. El puntaje puede usarse para delinear el manejo intraoperatorio a priori, calculando el riesgo usando diferentes escenarios. Específicamente, puede ayudar evitar pasos innecesarios, que pueden parecer que no reducen el riesgo de estos resultados (por ejemplo, ligadura de la arteria ilíaca interna), para determinar si ciertas mediciones pueden ser útiles (por ejemplo, ultrasonido preoperatorio o intraoperatorio) y si algunos pasos intraoperatorios serían ser seguro (p. ej., sujeción tardía del cordón). 

El estudio actual está limitado por la naturaleza retrospectiva del estudio. Aunque el estudio se basó en una base de datos internacional, no se puede determinar la posibilidad de generalización en algunas regiones del mundo que no estaban representadas en estos datos. Aunque la investigación relacionada con el PAS está asociada con el riesgo heredado de reflejar una práctica de equipo específica, nuestros datos fueron representativos de los enfoques de gestión que son ampliamente reconocibles en la literatura. La complejidad de los modelos ML puede presentar una barrera para su aplicabilidad. Sin embargo, estos cálculos se pueden programar en una aplicación para facilitar su uso en la práctica clínica. Para este propósito, se creó una herramienta simple (puntaje MOGGE PAR, versión 1.0) para permitir el uso de estos modelos y está disponible en (https://www.mogge-obgyn.com/clinical-studies) para fines de investigación.

En conclusión, la utilización de algoritmos de ML puede proporcionar una herramienta individualizada para determinar las mujeres con PAS que tienen un alto riesgo de morbilidad significativa y optimizar el plan de manejo a priori en función de la información disponible. La validación prospectiva de estos puntajes puede permitir recomendaciones sólidas basadas en evidencia sobre el manejo de PAS, converger las opciones de tratamiento actuales y determinar el entrenamiento y las habilidades requeridas que se considerarían satisfactorias para manejar el PAS si se considera la preservación uterina.

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