Objetivo:

Determinar si es posible predecir la valoración del recién nacido según el estado nutricional materno a través de un modelo de árbol de decisión.

Métodos:

Estudio analítico transversal. Se revisaron 326 historias clínicas de gestantes de un hospital público peruano, 2021. Se valoró el recién nacido mediante el puntaje APGAR, edad gestacional al nacer, peso al nacer, peso y talla para la edad gestacional. El estado nutricional materno incluyó el índice de masa corporal pregestacional y la ganancia de peso gestacional. La predicción se realizó mediante un modelo de aprendizaje automático supervisado denominado “árbol de decisión”.

Resultados:

No fue posible predecir mediante el estado nutricional materno, el puntaje APGAR al minuto y la talla para la edad gestacional. La probabilidad de tener edad gestacional a término al nacer es de 97,2 % cuando la ganancia de peso gestacional es > 5,4 Kg (p= 0,007). Las probabilidades más altas de peso adecuado al nacer fueron con ganancia de peso gestacional entre 4,5 Kg (p< 0,001) y 17 Kg (p< 0,001) y con índice de masa corporal pregestacional ≤ 36,523 Kg/m2 (p= 0,004). Finalmente, la mayor probabilidad de peso adecuado para la edad gestacional es cuando la ganancia de peso gestacional es ≤ 11,8 Kg (p< 0,001) y con un índice de masa corporal pregestacional ≤ 36,523 Kg/m2 (p= 0,005).

Conclusiones:

Es posible predecir la valoración del recién nacido a partir del estado nutricional materno mediante un aprendizaje automático.