Modelos predictivos para el parto vaginal post cesárea

Amily Carolina Cocheres Romero, Yulissa Anabel Gallegos Asanza, Sixto Isaac Chiliquing Villacis

Resumen


El parto vaginal post cesárea es una alternativa viable para mujeres con antecedentes de cesárea, siempre que cumplan criterios médicos específicos. Este procedimiento contribuye a reducir cesáreas innecesarias y sus potenciales complicaciones, promoviendo un enfoque más humanizado en la atención obstétrica. En este contexto, los modelos predictivos permiten estimar la probabilidad de éxito de un parto vaginal post cesárea, facilitando la toma de decisiones clínicas informadas. El presente estudio realizó una revisión sistemática de artículos publicados entre 2020 y 2024 en bases de datos como PubMed, SciELO, Cochrane y Google Scholar. Se analizaron distintos modelos predictivos, entre ellos los de Grobman, Kalok, Flamm, Hua Li, Pinkey e Hikaru Ooba, considerando variables maternas y obstétricas. Se identificó que el modelo de Grobman es el más utilizado debido a su simplicidad y aplicabilidad en diversos entornos, aunque el modelo de Hua Li mostró una mayor precisión y complejidad. En Ecuador, no existe un modelo estandarizado para predecir el éxito del parto vaginal post cesárea, lo que resalta la necesidad de su implementación para optimizar la seguridad materno-neonatal y reducir la tasa de cesáreas innecesarias.


Palabras clave


parto vaginal; cesárea; modelos predictivos; salud materna; salud neonatal.

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i7.9871

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