Factores asociados al bajo peso al nacer en un hospital del Caribe colombiano: desarrollo de un modelo logístico predictivo
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Resumen
Introducción: el bajo peso al nacer se asocia a morbimortalidad neonatal y secuelas a largo plazo. Los predictores clínicos y sociodemográficos locales son limitados. Objetivo: estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento en un hospital del Caribe colombiano mediante un modelo predictivo logístico. Método: se diseñó un estudio observacional, analítico con nacimientos registrados en un hospital universitario de Santa Marta, Colombia. Datos extraídos de la historia clínica electrónica. Se incluyeron los nacidos vivos con edad gestacional ≥ 24 semanas y se excluyeron las gestaciones múltiples. Validación cruzada. Estadística: R, versión 4.1.3®. Resultados: 3344 registros analizados. Los controles insuficientes, hipertensión previa, intervalo intergenésico < 2 años o ≥ 10 años, y la elevada pobreza se asociaron con mayores momios (odds) de bajo peso. El número de nacidos vivos previos y la residencia en centros poblados se asociaron con odds menores del evento. El número de controles modificó el efecto sobre la hipertensión previa y la probabilidad de evento. Calibración adecuada (Hosmer-Lemeshow). Coeficiente de Nagelkerke 0,07, Eavg = 0,003. Estadístico C 0,69 (IC95% 0,63–0,75), umbral 0,08. Conclusiones: El modelo podría utilizarse como herramienta institucional inicial para la estratificación de riesgos. Se requiere validación externa antes de su implementación clínica.
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Citas
Organización Mundial de la Salud. Marco global de vigilancia en nutrición: directrices operacionales para el seguimiento de los progresos hacia el logro de las metas para 2025 [Global nutrition monitoring framework: Operational guidance for tracking progress in meeting the 2025 targets]. Ginebra: OMS; 2018.
Organización Panamericana de la Salud, Organización Mundial de la Salud. Portal de indicadores básicos. Región de las Américas [Basic indicators portal. Region of the Americas]. Washington, DC: OPS/OMS.
Lawn JE, Ohuma EO, Bradley E, Idueta LS, Hazel E, Okwaraji YB, et al. Small babies, big risks: Global estimates of prevalence and mortality for vulnerable newborns to accelerate change and improve counting. Lancet. 2023;401:1707-19. https://www.doi.org/10.1016/S0140-6736(23)00522-6
Papageorghiou AT, Kennedy SH, Salomon LJ, Altman DG, Ohuma EO, Stones W, et al. The INTERGROWTH-21st fetal growth standards: Toward the global integration of pregnancy and pediatric care. Am J Obstet Gynecol. 2018;218 (Suppl 2):S630-40. https://www.doi.org/10.1016/j.ajog.2018.01.011
UNICEF; World Health Organization; Low Birthweight Estimates Working Group. Low birthweight estimates: levels and trends 2000–2020. Geneva: WHO; 2023.
Naciones Unidas. La Agenda 2030 y los Objetivos de Desarrollo Sostenible: una oportunidad para América Latina y el Caribe [The 2030 Agenda and the Sustainable Development Goals: An opportunity for Latin America and the Caribbean]. Nueva York: Naciones Unidas, 2018.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Estadísticas vitales (EEVV) [Vital statistics]. Bogotá: DANE.
Ministerio de Salud y Protección Social de Colombia. Situación de la salud en Colombia 2022 [Health situation in Colombia 2022]. Bogotá: Ministerio de Salud y Protección Social; 2022.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Censo Nacional de Población y Vivienda 2018 [2018 National Population and Housing Census]. Bogotá: DANE; 2018.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Encuesta Nacional de Calidad de Vida 2022 [National Quality of Life Survey 2022]. Bogotá: DANE; 2022.
FAO, FIDA, OMS, PMA, UNICEF. El estado de la seguridad alimentaria y la nutrición en el mundo 2023. Urbanización, transformación de los sistemas agroalimentarios y dietas saludables a lo largo del continuo rural-urbano [The state of food security and nutrition in the world 2023. Urbanization, agrifood systems transformation and healthy diets across the rural-urban continuum]. Roma: FAO; 2023. https://www.doi.org/10.4060/cc3017es
Fundesarrollo. Informe socioeconómico de la Región Caribe [Socioeconomic report of the Caribbean Region]. Barranquilla: Fundesarrollo; 2023.
Gobernación del Magdalena. Plan decenal de desarrollo [Ten-year development plan]. Santa Marta: Gobernación del Magdalena.
Moore GF, Evans RE. Adapting interventions to new contexts: the ADAPT guidance. BMJ. 2021;374:n1679. https://www.doi.org/10.1136/bmj.n1679
Collins GS, Dhiman P, Ma J, Schlussel MM, Archer L, Van Calster B, et al. Evaluation of clinical prediction models (part 1): from development to external validation. BMJ. 2024;384:e074819. https://www.doi.org/10.1136/bmj-2023-074819
Muche AA, Baruda LL, Pons-Duran C, Fite RO, Alemu K, Worku A, et al. Prognostic prediction models for adverse birth outcomes: A systematic review. J Glob Health. 2024;14:04214. https://www.doi.org/10.7189/jogh.14.04214
Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis: The TRIPOD statement. BMC Med. 2015;13:1. https://www.doi.org/10.1186/s12916-014-0241-z
American College of Obstetricians and Gynecologists, Society for Maternal-Fetal Medicine. Obstetric care consensus No. 8: Interpregnancy care. Obstet Gynecol. 2019;133:e51-72. https://www.doi.org/10.1097/AOG.0000000000003025
International Federation of Gynecology and Obstetrics. FIGO statement: protecting and promoting sexual and reproductive health services for young women and girls. London: FIGO; 2021.
Poon LC, Shennan A, Hyett JA, Kapur A, Hadar E, Divakar H, et al. The International Federation of Gynecology and Obstetrics initiative on pre-eclampsia: A pragmatic guide for first-trimester screening and prevention. Int J Gynaecol Obstet. 2019;145 (Suppl 1):1-33. https://www.doi.org/10.1002/ijgo.12802
World Health Organization. WHO recommendations on antenatal care for a positive pregnancy experience: summary. Geneva: WHO; 2018.
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Pobreza multidimensional [Multidimensional poverty]. Bogotá: DANE; 2018.
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; 2022.
Macchia CL. Código para el desarrollo de un modelo logístico predictivo de bajo peso al nacer, versión 1.0 [Code for the development of a predictive logistic model of low birth weight, version 1.0]. Zenodo; 2025. https://www.doi.org/10.5281/zenodo.14976457
World Medical Association. Declaration of Helsinki. Ethical principles for medical research involving human participants. 75th WMA General Assembly, Helsinki, Finland; 2024.
Ministerio de Salud de Colombia. Resolución 8430 de 1993: por la cual se establecen las normas científicas, técnicas y administrativas para la investigación en salud [Resolution 8430 of 1993, which establishes scientific, technical, and administrative standards for health research]. Bogotá: Ministerio de Salud; 1993.
Shapiro GD, Bushnik T, Wilkins R, Kramer MS, Kaufman JS, Sheppard AJ, et al. Adverse birth outcomes in relation to maternal marital and cohabitation status in Canada. Ann Epidemiol. 2018;28:503-9.e11. https://www.doi.org/10.1016/j.annepidem.2018.05.001
Rodríguez López S, Tumas N, Ortigoza A, de Lima Friche AA, Diez-Roux AV. Urban social environment and low birth weight in 360 Latin American cities. BMC Public Health. 2021;21:795. https://www.doi.org/10.1186/s12889-021-10886-7
Halac D, Cocucci C, Camerlingo S. Predictive machine learning model for 30-day hospital readmissions in a tertiary healthcare setting. Bioinform Adv. 2025;5:vbaf121. https://www.doi.org/10.1093/bioadv/vbaf121
Han J, Kamber M, Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd Ed. Amsterdam: Elsevier; 2012.
Daza V, Jurado W, Duarte D, Gich I, Sierra-Torres CH, Delgado-Noguera M. Bajo peso al nacer: exploración de algunos factores de riesgo en el Hospital Universitario San José en Popayán (Colombia) [Low birth weight: Exploration of some risk factors at Hospital Universitario San José in Popayán, Colombia]. Rev Colomb Obstet Ginecol. 2009;60:124-34. https://www.doi.org/10.18597/rcog.337
Márquez-Beltrán MFR, Vargas-Hernández JE, Quiroga-Villalobos EF, Pinzón-Villate GY. An analysis of low birth weight in Colombia, 2005-2009. Rev Salud Publica. 2013;15:577-88.
Hurtado Ibarra K, Rodríguez Cuadro D, Navarro Manotas E, Camacho Castro C, Nieves Vanegas S. Análisis de los factores de riesgo de bajo peso al nacer a partir de un modelo logístico polinómico [Analysis of risk factors for low birth weight using a polynomial logistic model]. Prospect. 2015;13:76-85. https://www.doi.org/10.15665/rp.v13i1.362
Miranda J, Triunfo S, Rodriguez-Lopez M, Sairanen M, Kouru H, Parra-Saavedra M, et al. Performance of third-trimester combined screening model for prediction of adverse perinatal outcome. Ultrasound Obstet Gynecol. 2017;50:353-60. https://www.doi.org/10.1002/uog.17317
Garg M, Garrison L, Leeman L, Hamidovic A, Borrego M, Rayburn WF, et al. Validity of self-reported drug use information among pregnant women. Matern Child Health J. 2016;20:41-7. https://www.doi.org/10.1007/s10995-015-1799-6
Cediel G, Barrios de León A, Gallego X, López de Romaña D. Malnutrition among children in Latin America and the Caribbean. Santiago: CEPAL; 2015.
Sierra-Rodríguez VL, Cardona-Arango D, Arroyave I. Ethnicity and low birth weight: inequalities between ethnic minorities and the predominant mestizo population, Colombia, 2008-2014. J Immigr Minor Health. 2021;23:62-70. https://www.doi.org/10.1007/s10903-020-01031-4
Woodhouse C, Lopez Camelo J, Wehby GL. A comparative analysis of prenatal care and fetal growth in eight South American countries. PLoS One. 2014;9:e91292. https://www.doi.org/10.1371/journal.pone.0091292
Mizuno S, Nagaie S, Tamiya G, Kuriyama S, Obara T, Ishikuro M, et al. Establishment of the early prediction models of low-birthweight reveals influential genetic and environmental factors: a prospective cohort study. BMC Pregnancy Childbirth. 2023;23:628. https://www.doi.org/10.1186/s12884-023-05919-5
Wahab RJ, Jaddoe VWV, van Klaveren D, Vermeulen MJ, Reiss IKM, Steegers EAP, et al. Preconception and early-pregnancy risk prediction for birth complications: Development of prediction models within a population based prospective cohort. BMC Pregnancy Childbirth. 2022;22:165. https://www.doi.org/10.1186/s12884-022-04497-2