L’utilisation des courbes de poids personnalisées en anténatal améliore-t-elle le diagnostic des fœtus petits pour l’âge gestationnel à haut risque de morbidité néonatale ?

2017 
Resume Objectifs Evaluer les performances des courbes de poids personnalisees dans le depistage echographique antenatal des fœtus petits pour l’âge gestationnel dans une population de prematures a haut risque de morbidite neonatale. Methodes Tous les enfants nes prematures a la maternite universitaire de type 3 de Nancy pendant un an et classes petits pour l’âge gestationnel a la naissance selon les courbes personnalisees developpees par Ego et al. ont ete inclus dans cette etude retrospective. Lors de l’echographie la plus proche du terme, la performance des courbes de croissance personnalisees a ete comparee a celle des courbes de croissance en population pour le depistage antenatal d’un groupe de prematures classes petits pour l’âge gestationnel (PPAG) en postnatal par une courbe personnalisee (ce reclassement permettant d’identifier une sous-population de PPAG prematures a haut risque de morbidite neonatale). Resultats Au total 67 nouveau-nes ont ete inclus. Cinquante et un (76,1 %) avaient ete reclasses en postnatal PPAG sur des courbes personnalisees alors qu’ils etaient consideres eutrophes sur une courbe postnatale en population et 16 (23,9 %) etaient PPAG selon les 2 courbes. Le delai moyen entre la derniere echographie et la naissance etait de 2,2 semaines (± 2,5). Au seuil du dixieme percentile, la sensibilite d’une courbe personnalisee pour la detection antenatale des fœtus reclasses en postnatal PPAG a l’aide de courbes personnalisees n’etait pas differente de celle d’une courbe en population (29,9 % versus 41,8 % p  = 0,05). Conclusions Dans notre etude la performance des courbes personnalisees de poids n’etait pas differente de celle des courbes en population pour le depistage antenatal des nouveau-nes prematures reclasses petits pour l’âge gestationnel en postnatal a l’aide de courbes personnalisees.
    • Correction
    • Source
    • Cite
    • Save
    • Machine Reading By IdeaReader
    34
    References
    0
    Citations
    NaN
    KQI
    []