PARTO DESPUES DE CESAREA

 Se han realizado esfuerzos para reducir las tasas de parto por cesárea a 12-15% en todo el mundo. Se ha dirigido un enfoque especial a las parturientas que se someten a una prueba de parto después de un parto por cesárea para reducir la carga de las cesáreas repetidos. Las tasas de complicaciones son más bajas cuando se logra un parto vaginal y más altas cuando se realiza un parto por cesárea no planificado, lo que enfatiza la necesidad de evaluar, por adelantado, la probabilidad de un parto vaginal exitoso después del parto por cesárea. Parto vaginal después de cesáreas calculadoras de parto se han desarrollado en diferentes poblaciones; sin embargo, se han descrito algunas limitaciones para su implementación en la práctica clínica.

 

El objetivo de este estudio fue evaluar la viabilidad del uso de métodos de aprendizaje automático para predecir un parto vaginal exitoso después del parto por cesárea. Se analizaron los registros médicos electrónicos de trabajos únicos a término durante un período de 12 años en un centro de referencia terciario. Con el uso del aumento de gradiente, se crearon modelos que incorporaron múltiples características maternas y fetales para predecir el parto vaginal exitoso en parturientas que se someten a una prueba de parto después de un parto por cesárea. Se creó un modelo para proporcionar una puntuación de riesgo personalizada para el parto vaginal después del parto por cesárea con el uso de las funciones que están disponibles desde la primera visita prenatal; Se creó un segundo modelo que reevalúa este puntaje después de agregar características que están disponibles solo cerca del parto.

 

Se identificó una cohorte de 9888 parturientas con 1 parto por cesárea anterior, de los cuales el 75.6% de las parturientas (n = 7473) intentó una prueba de parto, con una tasa de éxito del 88%. Se desarrolló un modelo basado en el aprendizaje automático para predecir cuándo sería exitoso el parto vaginal. Cuando se utilizan las características disponibles en la primera visita prenatal, el modelo mostró una curva característica operativa del receptor con un área bajo la curva de 0.745 que aumentó a 0.793 cuando se agregaron características que están disponibles en proximidad al proceso de entrega. Además, para el modelo posterior, se construyó una herramienta de estratificación de riesgos para asignar parturientas a bajos, medianos, y grupos de alto riesgo por ensayo fallido de parto después de un parto por cesárea. Los grupos de riesgo bajo y medio (42.4% y 25.6% de parturientas, respectivamente) mostraron una tasa de éxito de 97.3% y 90.9%, respectivamente. El grupo de alto riesgo (32.1%) tuvo una tasa de éxito del parto vaginal del 73.3%. La aplicación del modelo a una cohorte de parturientas que eligieron una cesárea repetida (n = 2145) demostró que el 31% de estas parturientas se habrían asignado a los grupos de riesgo bajo y medio si se hubiera intentado un ensayo de parto.

La prueba de parto después de un parto por cesárea es segura para la mayoría de las parturientas. Las tasas de éxito son altas, incluso en una población con altas tasas de prueba de parto después de un parto por cesárea. La aplicación de un algoritmo de aprendizaje automático para asignar un puntaje de riesgo personalizado para un parto vaginal exitoso después del parto por cesárea puede ayudar en la toma de decisiones y contribuir a una reducción en las tasas de parto por cesárea.