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Objetivos: elaborar modelo matemático baseado em parâmetros da cardiotocografia (CTG) anteparto de repouso para predição da acidose metabólica no nascimento, caracterizada por valores do excesso de bases (BE) inferiores a -10 mEq/L, em gestações com diagnóstico de diástole zero (DZ) ou reversa (DR) na dopplervelocimetria das artérias umbilicais. Métodos: foi estudada a última cardiotocografia de 127 gestantes de alto risco com diagnóstico de DZ ou DR, pela análise visual do traçado. Os parâmetros da CTG estudados foram a variabilidade da FCF, acelerações transitórias, desacelerações e padrão pseudo-sinusoidal. Entre as características da gravidez foram analisadas a idade gestacional, o intervalo em dias entre o diagnóstico da DZ ou DR e o parto. O modelo de regressão logística foi aplicado na determinação do melhor modelo matemático para predição da acidose. Resultados: a acidose metabólica ocorreu em 51 casos (40,2%). O modelo matemático para predição da acidose contemplou os seguintes parâmetros: intervalo em dias entre o diagnóstico da DZ ou DR e o parto (X1), idade gestacional em semanas (X2), variabilidade da FCF <5 bpm (X3) e variabilidade da FCF entre 5 e 9 bpm (X4). As variáveis de análise da variabilidade receberam valor 1 quando presente e valor 0 quando ausente. O coeficiente z foi calculado pela seguinte fórmula: z = 2,2348 + (-0,0117 X1) + (-0,09 X2) + (1,9552 X3) + (-0,4474 X4). Aplicando-se a expressão p = e z/(1 + e z), a probabilidade (p) foi calculada. Conclusões: o modelo matemático apresentado permite calcular a probabilidade da ocorrência de acidose metabólica no nascimento, em gestações com DZ ou DR, a partir da análise visual da cardiotocografia anteparto de repouso. Purpose: to develop a mathematical model based on the fetal heart rate (FHR) monitoring to predict metabolic acidosis at birth (base excess < -10 mEq/L), in pregnancies with absent or reversed end-diastolic velocity (AREDV) in the umbilical arteries. Methods: the last FHR tracing of 127 AREDV cases was studied by visual analysis. The analyzed parameters included: gestational age, interval between AREDV diagnosis and delivery, FHR variability, FHR accelerations, decelerations, and sinusoidal- like pattern. Multivariate logistic regression was applied to find the best mathematical model to predict acidosis. Results: metabolic acidosis at birth occurred in 51 cases (40.2%). The model included the parameters: interval between AREDV diagnosis and delivery (X1), gestational age in weeks (X2), FHR variability <5 bpm (X3), and FHR variability 5-9 bpm (X4). To each variability parameter was assigned the value of 1 when present or 0 when absent. The z value is: z = 2.2348 + (-0.0117 X1) + (-0.09 X2) + (1.9552 X3)+ (-0.4474 X4). By applying the expression p=e z/(1 + e z), the probability is estimated. Conclusion: the mathematical model allowed us to estimate the probability of metabolic acidosis at birth, in pregnancies with AREDV, studying FHR-monitoring parameters

Modelo Matemático para Predição da Acidose Metabólica no Nascimento em Gestações com Diástole Zero ou Reversa