Predicción de la valoración del recién nacido según el estado nutricional materno: modelo basado en árboles de decisión / Prediction of newborn assessment according to maternal nutritional status: a model based on decision trees

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(AU)

Objective: To determine whether it is possible to predict the assessment of the newborn according to maternal nutritional status through a decision tree model. Methods: Cross-sectional analytical study. A total of 326 medical records of pregnant women from a Peruvian public hospital were reviewed, in 2021. The newborn was assessed using the APGAR score, gestational age at birth, birth weight, weight and height for gestational age. Maternal nutritional status included pregestational body mass index and gestational weight gain. The prediction was made using a supervised machine learning model called a "decision tree." Results: The APGAR score at one minute and height for gestational age were not possible to predict by maternal nutritional status. The probability of having full-term gestational age at birth is 97.2% when gestational weight gain is > 5.4 kg (p = 0.007). The highest probabilities of adequate birth weight were with gestational weight gain between 4.5 kg (p < 0.001) and 17 kg (p < 0.001) and with pregestational body mass index ≤ 36.523 kg/m2 (p = 0.004). Finally, the highest probability of adequate weight for gestational age is when gestational weight gain is < 11.8 Kg (p < 0.001) and with a pregestational body mass index ≤ 36.523 Kg/m2 (p = 0.005). Conclusions: It is possible to predict the assessment of the newborn based on the mother's nutritional status using machine learning(AU)

Barreras de acceso a la atención de la salud según la nacionalidad peruana ­ venezolana, en puérperas de un Hospital Público del Perú / Barriers to access to health care according to Peruvian-Venezuelan nationality in postpartum women in a public hospital in Peru

Objetivo: Analizar las barreras de acceso a la atención de la salud según la nacionalidad peruana ­ venezolana, en puérperas de un Hospital Público del Perú, 2022 - 2023. Métodos: Estudio observacional, analítico, prospectivo y transversal; incluyó una muestra de 284 puérperas de nacionalidad peruana y venezolana, del Hospital San Juan de Lurigancho, seleccionadas por muestreo estratificado. La técnica de recolección de datos fue una encuesta y el instrumento un cuestionario válido y confiable. La prueba chi cuadrado de Pearson o exacta de Fisher se usó para determinar la diferencia. La asociación se evaluó con la prueba de regresión de Poisson y el sentido de esta mediante la razón de prevalencia cruda y ajustada. Resultados: El 87,3 % de puérperas fueron peruanas y 12,7 % venezolanas. Las barreras de acceso a la atención de salud más frecuentes en peruanas fueron de disponibilidad: el no contar con todos los servicios necesarios para una atención (p < 0,001) y el de aceptabilidad: sentir que sus creencias o costumbres fueron afectadas (p < 0,001). Las puérperas venezolanas reportaron como barreras de aceptabilidad: haber recibido un trato diferente por ser migrante (p < 0,001) y haber sentido discriminación durante la atención (p = 0,007). Conclusión. Existe diferencia significativa en las barreras de acceso a la atención de la salud en puérperas, presentándose barreras de disponibilidad y aceptabilidad en peruanas y la última en venezolanas(AU)

Objective: Analyze the barriers to access to health care according to Peruvian - Venezuelan nationality in postpartum women in a Public Hospital of Peru 2022 ­ 2023. Methods: Observational, analytical, prospective and cross-sectional study; included a sample of 284 postpartum women of Peruvian and Venezuelan nationality, from the San Juan de Lurigancho Hospital, selected by stratified sampling. The data collection technique was a survey and the instrument was a valid and reliable questionnaire. Pearson's chi-square or Fisher's exact test was used to determine the difference. The association was assessed using the Poisson regression test and the sense of regression using the crude and adjusted prevalence ratio. Results: 87,3 % of postpartum women were Peruvian and 12,7 % Venezuelan. The most frequent barriers to access to health care in Peruvians were availability: not having all the services necessary for care (p < 0,001) and acceptability: feeling that their beliefs or customs were affected (p < 0,001). Venezuelan postpartum women reported as barriers to acceptability: having received different treatment for being a migrant (p < 0,001) and having felt discrimination during care (p = 0,007). Conclusions: There is a significant difference in the barriers to access to health care in postpartum women, with availability and acceptability barriers occurring in Peruvian women and the latter in Venezuelan women(AU)

Lactancia materna exclusiva en el Perú y sus factores asociados: Un análisis de regresión multivariado / Exclusive breastfeeding in Peru and its associated factors: A multivariate regression analysis

Objetivo: Determinar la prevalencia y factores asociados de la lactancia materna exclusiva en el Perú. Métodos: Estudio analítico transversal, realizado a partir de las bases de datos de la Encuesta Demográfica de Salud Familiar del Perú, 2020. Se incluyeron 41 258 mujeres de 15 a 49 años que tuvieron al menos un hijo en los últimos 5 años. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson y la razón de prevalencia cruda (RPc) y ajustada (RPa) para el análisis bivariado; y la regresión de Poisson para el multivariado. Se utilizó el programa STATA versión 14. Resultados: La lactancia materna exclusiva tuvo una prevalencia de 70,43 %. Los factores sociodemográficos asociados fueron ser de la sierra [RPa: 1,39; IC95 %: 1,35-1,43] y de zona rural [RPa: 1,95; IC95 %: 1,93-1,96]. En cuanto a los factores obstétricos, la capacitación en lactancia materna exclusiva [RPa: 1,05; IC 95 %:1,03-1,06] incrementa la probabilidad de cumplimiento; mientras que, el sangrado excesivo en el parto [RPa: 0,97; IC95 %: 0,94-0,99] y la infección en los senos durante el posparto [RPa: 0,94; IC95 %: 0,91-0,97] la reducen. Entre los factores neonatales, tener un hijo macrosómico e iniciar precozmente la lactancia materna [RPa: 0,73; IC95 %: 0,68-0,80] están asociados a la lactancia materna exclusiva. Conclusiones: En el Perú, la lactancia maternal exclusiva tiene una elevada prevalencia, además su éxito está asociado de manera significativa con distintos factores sociodemográficos, obstétricos y neonatales(AU)

Objective: To determine the prevalence and associated factors of exclusive breastfeeding in Peru. Methods: Cross-sectional analytical study, based on the databases of the 2020 Peruvian Family Health Demographic Survey. We included 41 258 women aged 15-49 years who had at least one child in the last 5 years. Pearson's Chi-square test and the crude prevalence ratio (cPR) and adjusted prevalence ratio (aPR) were used for the bivariate analysis; and Poisson regression was used for the multivariate analysis. The STATA version 14 program was used. Results: Exclusive breastfeeding had a prevalence of 70.43%. The sociodemographic factors associated were being from the highlands [aPR: 1.39; 95% CI: 1.35-1.43] and rural area [aPR: 1,95; IC95 %: 1,93-1,96]. Regarding obstetric factors, exclusive breastfeeding training [aPR: 1.05; 95% CI: 1.03-1.06] increases the probability of compliance, while excessive bleeding in labor [aPR: 0.97; 95% CI: 0.94-0.99] and postpartum breast infection [aPR: 0.94; 95% CI: 0.91-0.97] reduce it. Among neonatal factors, having a macrosomic child and early initiation of breastfeeding [aPR: 0.73; 95%CI: 0.68-0.80] are associated with exclusive breastfeeding. Conclusions: In Peru, exclusive breastfeeding has a high prevalence, moreover, its success is significantly associated with different sociodemographic, obstetric and neonatal factors(AU)