Validez diagnóstica del algoritmo de The Fetal Medicine Foundation para el cribado de preeclampsia pretérmino durante el primer trimestre de embarazo. Revisión sistemática y metaanálisis
Authors: Martínez-Férez Isabel Mª 
Published: April 2022

ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN La preeclampsia (PE) es una de las principales causas de morbilidad y mortalidad materna y fetal que afecta del 2 al 10 % de los embarazos. La administración profiláctica de aspirina reduce la incidencia de PE pretérmino (edad gestacional al momento del parto < 37 semanas) y las complicaciones asociadas, por lo que la identificación temprana de embarazos de alto riesgo es clave para reducir la carga de PE al permitir la orientación precisa de la aspirina profiláctica. La importancia del problema de salud y la existencia de un tratamiento preventivo, han llevado a recomendar el cribado de PE en el primer trimestre de gestación. Sin embargo, existe incertidumbre sobre la prueba más adecuada para el cribado. Una de las pruebas propuestas es el algoritmo de la FMF, desarrollado y validado principalmente en poblaciones procedentes del Reino Unido. Es fundamental establecer si el algoritmo presenta rendimientos diagnósticos similares en poblaciones diferentes a las que sirvieron para su diseño. OBJETIVO Valorar el rendimiento del algoritmo de la Fetal Medicine Foundation (FMF) como prueba de cribado de preeclampsia durante el primer trimestre de gestación en diferentes poblaciones de mujeres no seleccionadas con embarazo de un solo feto. MATERIALES Y MÉTODOS Se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura, con búsquedas bibliográficas en las bases de datos MedLine, Embase y Cochrane Library, hasta julio y agosto de 2021. Se ha realizado una lectura crítica de los artículos seleccionados, con el fin de identificar los problemas metodológicos que pudieran influir en su validez. Se ha llevado a cabo la combinación estadística de los datos mediante un metanálisis para la estimación de los valores ponderados de los parámetros de validez diagnóstica. Se ha abordado cuatro metanálisis diferentes, atendiendo a cuatro modelos resultantes de la combinación de diferentes factores de riesgo utilizados en el algoritmo de predicción de la FMF y se examinó la robustez de los hallazgos mediante un análisis de sensibilidad. Los modelos estudiados fueron: Modelo 1: riesgo “a priori” [características maternas (CM)]. Modelo 2: MINI TEST [CM, el factor biofísico MAP y un factor bioquímico (PIGF o PAPP-A)]. Modelo 3: TRIPLE TEST [CM, los factores biofísicos (MAP y UtAPI) y un factor bioquímico (PIGF o PAPP-A)]. Modelo 3: CUÁDRUPLE TEST [CM, los factores biofísicos (MAP y UtAPI) y los factores bioquímicos (PIGF y PAPP-A)]. RESULTADOS La búsqueda bibliográfica ha permitido identificar 16 estudios prospectivos que valoraban el rendimiento diagnóstico del algoritmo de la FMF para el cribado de la PE pretérmino. Los 16 estudios incluidos han analizado poblaciones procedentes de 18 países diferentes de América, Australia, Europa y Asia; con un rango de prevalencia de PE pretérmino entre 0,44% y 2,92%. El algoritmo de la FMF mostró un rendimiento diagnóstico global aceptable para el “riego a priori” con AUC entre 0,736 y 0,790; y bueno para el Triple y Cuádruple Test con AUC entre 0,787-0,948 y 0,843 y 0,96, respectivamente. El riesgo individual y la exactitud con la que el algoritmo de la FMF clasificaba un embarazo se determinó mediante la tasa de detección; esta tasa se estimó en todos los casos estableciendo el 10% de falsos positivos como punto de corte. Utilizando únicamente las características maternas las tasas de detección observadas estaban entre 39%-58% y eran similares para la PE temprana (<32-34 semanas) y para la PE pretérmino. El Triple Test y Cuádruple Test mostraron unas tasas de detección superiores a las anteriores alcanzando en algunos estudios el 80% para la PE pretérmino y hasta más de un 90% para la PE temprana. En todos los casos las tasas de detección estimadas presentaban unos intervalos de confianza del 95% muy amplios lo que indicaba una falta de precisión en estas estimaciones. En el análisis estadístico realizado ningún modelo mostró efecto umbral como posible fuente de heterogeneidad. A una especificidad preestablecida del 90%, los cuatro modelos mostraron las siguientes sensibilidades ponderadas: “riesgo a priori” S=43% (IC 95% 39%-47%), Mini Test S=53 % (IC 95% 48%-59%), Triple Test S=70% (IC 95% 67%-74%) y Cuádruple Test S=74% (IC 95% 70%-77%). La comparación de las sensibilidades ponderadas mostró que las diferencias entre los modelos eran significativas excepto entre el triple Test y el Cuádruple Test. Los análisis de sensibilidad mostraron que ni la utilización de diferentes criterios de diagnóstico de PE ni la utilización del PIFG o PAPP-A afectaban a la sensibilidad ponderada mientras que la procedencia de la población por el contrario sí lo hacía. Así en el triple Test la sensibilidad ponderada para la población europea era de 77% (IC 96% 73%-81%) mientras que para otras poblaciones (asiática, australiana y americana) la sensibilidad ponderada era del 63% (IC 95% 58%-68%). En el Cuádruple Test la sensibilidad ponderada para la población europea era de 79% (IC 96% 75%-83%) mientras que para otras poblaciones (asiática y americana) la sensibilidad ponderada era del 63% (IC 95% 56%-70%). Por último, el Triple Test de la FMF ha mostrado una mayor sensibilidad ponderada para PE temprana S=84% (IC 95% 78%-89%) que para la PE pretérmino S= 70% (IC 95% 67%-74%). CONCLUSIONES 1. El algoritmo de la FMF para la identificación del riesgo alto de PE pretérmino presenta un buen rendimiento diagnóstico global. 2. La incorporación de los biomarcadores (biofísicos y bioquímicos) a las características maternas incrementa el rendimiento en el diagnóstico del riesgo de PE pretérmino. 3. El triple test de la FMF, que incluye las características maternas, MAP, UtAPI y PPAP-A o PIGF, es la prueba con mayor capacidad de discriminación. La incorporación de los dos biomarcadores PAPP-A y PIGF no incrementa la capacidad de discriminación de la prueba. 4. El Triple Test de la FMF ha mostrado su capacidad de discriminación en diferentes poblaciones, aunque su rendimiento se ve afectado por las características de las mismas. El rendimiento es mayor en población europea que en poblaciones procedentes de otras áreas