Predição da maturidade pulmonar em fetos de mães diabéticas por meio da análise ultrassonográfica quantitativa da textura do pulmão fetal

Abstract

Introdução: O objetivo do presente estudo é avaliar o desempenho do QuantusFLM® , software que realiza a análise ultrassonográfica quantitativa da textura do pulmão fetal, em predizer a maturidade pulmonar em fetos de mães diabéticas. Métodos: As pacientes incluídas tinham gestação única entre 34 e 38 semanas e 6 dias e foram divididas em dois grupos: diabéticas em uso de medicação e controles. As imagens ultrassonográficas foram realizadas até 48 horas antes do parto seguindo protocolo específico e analisadas pelo software QuantuFLM® que classificou os fetos em de alto ou baixo risco para morbidade respiratória neonatal. O principal desfecho avaliado pelo estudo foi a presença de maturidade pulmonar, ou seja, a ausência de morbidade respiratória neonatal. Resultados: Foram incluídas 111 pacientes, 55 pacientes no grupo de diabéticas e 56 no grupo controle. O grupo de gestantes diabéticas teve um IMC maior (27,8 Kg/m2 vs. 25,9 Kg/m2 , respectivamente, p= 0,02), um maior peso de nascimento do RN (3135g vs. 2887g, respectivamente, p=0,002) e maior taxa de indução do parto (63,6% vs. 30,4%, respectivamente, p= <0,001). O QuantusFLM® foi capaz de predizer a maturidade pulmonar no grupo de diabetes com 96.4% de acurácia, 96.4% de sensibilidade e 100% de valor preditivo positivo. Considerando o total de pacientes, tivemos acurácia, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e valor preditivo negativo de, respectivamente, 95,5%, 97,2%, 33,3%, 98,1% e 25%. Conclusão: O QuantusFLM® demonstrou boa acurácia em predizer a maturidade pulmonar em gestações únicas em ambos os grupos, com potencial para auxiliar na decisão do momento do parto em gestantes diabéticas.

Introduction: The present study aimed to evaluate the performance of QuantusFLM® software, which performs quantitative ultrasound analysis of fetal lung texture, in predicting lung maturity in fetuses of diabetic mothers. Methods: The patients included in this study were between 34 and 38 weeks and 6 days gestation and were divided into two groups: (1) patients with diabetes on medication and (2) control. The ultrasound images were performed up to 48 hours prior to delivery and analyzed using QuantusFLM® software, which classified each fetus as high or low risk for neonatal respiratory morbidity based on lung maturity or immaturity. Results: A total of 111 patients were included in the study, being 55 in diabetes and 56 in the control group. The pregnant women with diabetes had significantly higher body mass index (27.8 kg/m2 vs. 25.9 kg/m2, respectively, p = 0.02), increased birth weight (3,135 g vs. 2,887 g, respectively, p = 0.002), and a higher rate of labor induction (63.6% vs. 30.4%, respectively, p < 0.001) compared to the control group. QuantusFLM® software was able to predict lung maturity in diabetes group with 96.4% accuracy, 96.4% sensitivity and 100% positive predictive value. Considering the total number of patients, the software demonstrated accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of 95.5%, 97.2%, 33.3%, 98.1% and 25%, respectively. Conclusion: QuantusFLM® was an accurate method for predicting lung maturity in normal and DM singleton pregnancies and has the potential to aid in deciding the timing of delivery for pregnant women with DM.