Can prenatal ultrasound predict adverse neonatal outcomes in SARS-CoV-2-affected pregnancies?
American Journal of Obstetrics & Gynecology MFM · 2023
Tras la COVID-19 en el embarazo, la restricción del crecimiento fetal observada por ecografía se asoció con una tasa mucho mayor de resultados neonatales adversos.
Pregunta de investigación
¿Pueden los hallazgos de la ecografía prenatal predecir resultados neonatales adversos después de una infección por SARS-CoV-2 en el embarazo?
Relevancia clínica y científica
Los embarazos con restricción del crecimiento fetal después de la infección por SARS-CoV-2 podrían requerir vigilancia estrecha.
Hallazgos principales reportados en el artículo
- De 100 embarazos incluidos, 28 de 97 bebés con datos (29 %) tuvieron el resultado adverso compuesto; el 23 % tuvo al menos un hallazgo ecográfico anormal.
- Anomalías más frecuentes: placentomegalia (47,8 %) y restricción del crecimiento fetal (34,8 %).
- La restricción del crecimiento fetal se asoció con el resultado adverso (OR ajustado 22,67; IC 95 % 2,63–194,91); la infección en el tercer trimestre se asoció con un menor percentil de peso fetal estimado.
Objetivos
Describir los hallazgos ecográficos tras la infección confirmada y evaluar su asociación con un resultado neonatal adverso compuesto.
Métodos
Cohorte observacional prospectiva (marzo de 2020–mayo de 2021) con al menos una ecografía tras el diagnóstico: biometría, Doppler de arteria umbilical y cerebral media, grosor placentario, líquido amniótico y revisión anatómica.
Este resumen se basa únicamente en el resumen publicado.
Leer la publicación
- DOI: 10.1016/j.ajogmf.2023.101028 (se abre en una pestaña nueva)
- PubMed: 37295718 (se abre en una pestaña nueva)
Texto completo gratuito (PMC): PMC10247147 (se abre en una pestaña nueva)
Autores
Mei JY, Mok T, Cambou MC, Fuller T, Fajardo VM, Kerin T, Han CS, Nielsen-Saines K, Rao R
Cita
Can prenatal ultrasound predict adverse neonatal outcomes in SARS-CoV-2-affected pregnancies?. Am J Obstet Gynecol MFM. 2023; 5(9):101028. doi:10.1016/j.ajogmf.2023.101028. PMID: 37295718.
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