Acceso usuarios
Sally Torres Ruiz
Objetivo: Determinar la asociación entre los factores riesgo y la presencia de preeclampsia. Metodología: estudio retrospectivo de casos y controles mediante la recopilación de historias clínicas de gestantes atendidas en el Hospital Iquitos César Garayar García de Iquitos-Perú de enero a septiembre del 2015. Para el grupo de los casos (gestantes con preeclampsia) la muestra fue de 80 mujeres. Para el grupo de controles (gestantes sin diagnóstico de preeclampsia) la muestra fue de 80. Para el análisis bivariado se aplicó la prueba de chi cuadrado. Asimismo se empleó un análisis multivariado con regresión logística para calcular Odds Ratio (OR) con intervalos de confianza al 95%. Resultados: los factores de riesgo asociados a la preeclampsia fueron: edad mayor de 35 años (OR:1.6); residir en zona rural (OR:2.2); educación primaria o sin estudios (OR:1.6); nuliparidad (OR:1.2); edad gestacional de 32-36 semanas (OR:2.9); tener entre cero y cinco controles prenatales (OR:6.3); tener antecedentes familiares (OR:10.6) y personales (OR:40.1) de preeclampsia. Conclusiones: los factores riesgo para preeclampsia en la región selva son: tener de 35 años a más, residir en zona rural, poseer un grado de instrucción primaria o sin estudios, ser nulípara y haber realizado solamente de cero a cinco controles prenatales. La residencia en zona rural constituye un factor de riesgo importante en la preeclampsia en la región amazónica. Las gestantes de estas zonas están expuestas a una menor participación a los controles prenatales debido a un desconocimiento asociado a niveles de instrucción bajos que puede generar temor antes los controles.
Objective: To determine the association between risk factors and the presence of preeclampsia. Methodology: retrospective study of cases and controls through the collection of clinical records ofpregnant women attended at the Iquitos Hospital César Garayar García (Iquitos, Peru) from January toSeptember, 2015. For the group of cases (pregnant women with preeclampsia), the sample was 80 women. For the group of controls (pregnant women without a diagnosis of preeclampsia) the sample was80. For the bivariate analysis, the chi-square test was applied. It was also used a multivariate analysis withlogistic regression to calculate Odds Ratio (OR) with 95% confidence intervals. Results: risk factors associated with preeclampsia were: age>35 years (OR: 1.6); Reside in rural areas (OR: 2.2); Primary or noneducation (OR: 1.6); Nulliparity (OR: 1.2); Gestational age 32-36 weeks (OR: 2.9); To have between zero and five prenatal controls (OR: 6.3); Have a family (OR: 10.6) and personal history (OR: 40.1) of preeclampsia. Conclusions: The risk factors for preeclampsia in the jungle region are: to be 35 years of age or older, to live in rural areas, to have a primary or uneducated degree of education, to be nulliparous and to have performed only from zero to five prenatal controls. Have a rural residency is a major risk factor for preeclampsia in the Amazon region. Pregnant women in these areas are exposed to less participation in prenatal care due to a lack of knowledge associated with low levels of education that may generate fear before the controls.
