Uma revisão sistemática publicada recentemente no periódico Obstetrics & Ginecologys avaliou todos os estudos que desenvolveram ou validaram algum modelo de previsão de parto vaginal após cesariana (VBAC). 

O VBAC é seguro para o binômio materno-fetal, porém ele apresenta um risco de 0,5 a 2% de rotura uterina. Assim, um modelo preditivo de sucesso para o parto via vaginal poderia auxiliar na relação médico-paciente e decisão da via de parto. 

Um modelo preditivo não seria usado como única base para a tomada da decisão, mas pode ser um instrumento durante a decisão da via de parto e diminuir o número de partos cesáreas não planejadas. 

Métodos

Foram pesquisados dados nas plataformas MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Biblioteca Cochrane e ClinicalTrials.gov até fevereiro de 2022 e foram incluídos estudos observacionais que desenvolveram ou validaram um modelo de predição VBAC em mulheres com gestação única e uma cesariana anterior.  

Resultados 

Um total de 3.758 artigos foram identificados e rastreados, sendo a grande maioria publicada na última década, o que demonstra um maior interesse ao assunto nos últimos anos. 

Após identificados, foram selecionados 57 estudos. Vários estudos avaliaram mais de um modelo preditivo. Foram estudados 38 modelos preditivos exclusivos, 42 validações de dez modelos já existentes e seis modificações de modelos anteriores.  

Dos 38 modelos exclusivos, apenas 19 (19/38, 50%) foram validados internamente, deixando 19 modelos sem validação.  

Os modelos desenvolvidos por Grobman et al em 2007 e 2009 (referência no fim do texto) foram validados externamente em 23 e oito estudos, respectivamente. 

Conclusões 

Os modelos desenvolvidos para serem realizados mais próximos ao parto tiveram melhor performance do que aqueles realizados mais precoce no pré-natal. Entretanto, o melhor momento para utilizar um modelo preditivo não foi estabelecido. 

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Considerações e mensagem prática 

Preocupantemente, alguns autores concluíram que seus modelos de previsão são adequados e prontos para uso clínico, apesar de nenhuma validação interna ou externa. Sem validação, os modelos que têm um bom desempenho na população de estudo, correm o risco de ser superinterpretado. 

Assim a generalização e aplicabilidade desses modelos permanecem obscuras. Validação externa de alta qualidade e estudos de efeito são necessários para orientar o uso clínico.

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