Este estudo observacional prospectivo descreve o desenvolvimento e a validação interna de um modelo preditivo utilizando parâmetros de ultrassonografia transabdominal e transperineal do primeiro estágio combinados com características clínicas maternas, com o objetivo de facilitar a identificação precoce de mulheres com risco de trabalho de parto prolongado no segundo estágio.
Artigo de investigação
Desenvolvimento e Validação Interna de um Modelo Preditivo para o Segundo Estágio Prolongado do Trabalho de Parto Utilizando Dados do Primeiro Estágio: Um Estudo Observacional Prospectivo
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11 de setembro de 2026
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Neste artigo
Resumo
Resumo
O prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto está associado a desfechos adversos maternos e neonatais, tornando a identificação precoce de risco clinicamente importante. Este estudo avaliou se a combinação de parâmetros de ultrassom transabdominal e transperineal obtidos durante o primeiro estágio do trabalho de parto poderia prever um segundo estágio prolongado. Este estudo prospectivo observacional incluiu primíparas que realizaram ultrassom transabdominal e transperineal durante o primeiro estágio ativo do trabalho de parto. Foram registrados a posição fetal, o ângulo de progressão (AOP), a distância entre a cabeça e o púbis, a distância entre a cabeça e o períneo e as características clínicas maternas. As participantes foram classificadas em grupos com segundo estágio normal (≤120 min) e prolongado (>120 minutos). Utilizou-se regressão LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) para selecionar os principais preditores, e regressão logística multivariável para identificar preditores independentes no desenvolvimento do modelo. O desempenho preditivo foi avaliado por meio de análise da curva ROC (receiver operating characteristic), calibração e análise de curva de decisão (DCA) durante a validação interna. A análise incluiu 159 primíparas (95 com segundo estágio normal e 64 com segundo estágio prolongado). Em comparação com o grupo normal, o grupo prolongado apresentou maiores incidências de sofrimento fetal (31,2% vs 15,8%, p = 0,035) e escores baixos de Apgar (70,3% vs 36,8%, p < 0,001). A regressão LASSO identificou quatro preditores principais — idade materna, aumento do índice de massa corporal gestacional, peso ao nascer do recém-nascido e AOP —, todos os quais permaneceram como preditores independentes (p < 0,05). O modelo preditivo alcançou uma área sob a curva ROC de 0,927 e demonstrou boa discriminação, calibração e utilidade clínica na validação interna. Parâmetros de ultrassom do primeiro estágio combinados com características clínicas maternas podem facilitar a identificação precoce de primíparas de alto risco e apoiar o manejo intraparto.
Introdução
O trabalho de parto prolongado há muito tempo é uma preocupação importante na prática obstétrica. Em particular, o prolongamento do segundo estágio não só aumenta a dor materna, mas também contribui para desfechos neonatais adversos1. De acordo com as diretrizes mais recentes emitidas pela Organização Mundial da Saúde (OMS), a duração normal do segundo estágio do trabalho de parto é ≤120 min. Em outras palavras, um segundo estágio com duração >120 min é considerado prolongado. Estima-se que a incidência global de segundo estágio prolongado seja de 3%–8%1,2. Esse prolongamento aumenta os riscos de infecção materna, cesariana, hemorragia pós-parto, sofrimento fetal, escores baixos de Aparência, Pulso, Careta, Atividade e Respiração (Apgar) e mortalidade perinatal1. Estudos anteriores demonstraram que a idade materna, o aumento do índice de massa corporal (IMC) gestacional e o peso ao nascer do recém-nascido estão associados ao prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto; no entanto, seu valor preditivo permanece limitado3. Portanto, identificar preditores mais eficazes é de considerável importância para facilitar intervenções clínicas oportunas, otimizar a progressão do trabalho de parto, reduzir a ocorrência de trabalho de parto prolongado e melhorar os desfechos maternos e neonatais.
Nos últimos anos, a imagem por ultrassom tornou-se cada vez mais integrada à assistência obstétrica, particularmente no manejo intraparto, pois permite avaliação em tempo real e objetiva da posição, orientação e descida fetal3,4. Evidências sugerem que o ultrassom intraparto desempenha um papel importante na predição da progressão do trabalho de parto, na avaliação do estado fetal e na orientação da tomada de decisões clínicas quanto ao modo de parto5. No entanto, lacunas importantes ainda permanecem na literatura atual. Primeiro, relativamente poucos estudos investigaram especificamente o uso de parâmetros ultrassonográficos para prever um segundo estágio do trabalho de parto prolongado. Segundo, embora a posição da cabeça fetal, a posição fetal e sua relação espacial com a pelve materna durante o primeiro estágio do trabalho de parto possam influenciar diretamente a duração do segundo estágio6, estudos que avaliam esses parâmetros ultrassonográficos do primeiro estágio em relação à prolongação do segundo estágio ainda são limitados.
Diante desse cenário, o presente estudo observacional prospectivo coletou dados de parto de um único centro durante o primeiro estágio do trabalho de parto. Os parâmetros ultrassonográficos foram obtidos por meio de varredura transabdominal e transperineal, incluindo a distância cabeça-sínfise (HSD), o ângulo de progressão (AOP) e a distância cabeça-períneo (HPD). Diferentemente de estudos anteriores baseados em ultrassom, que se concentraram principalmente na previsão de desfechos imediatos do parto ou na necessidade de intervenção operatória durante o segundo estágio do trabalho de parto, o presente estudo investigou especificamente a predição precoce do parto prolongado no segundo estágio utilizando parâmetros ultrassonográficos do primeiro estágio. Esses parâmetros foram combinados com características demográficas e clínicas maternas para avaliar seu valor preditivo para o prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto. Essa abordagem preenche uma lacuna importante no conhecimento, pois nenhum estudo anterior integrou achados ultrassonográficos multidimensionais do primeiro estágio com características clínicas maternas em um modelo preditivo para prolongamento do segundo estágio. Assim, um modelo preditivo foi desenvolvido e validado internamente. Espera-se que este estudo forneça aos clínicos uma ferramenta objetiva para a identificação precoce de primíparas em risco de prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto durante o primeiro estágio do parto, apoiando, assim, um manejo intraparto mais individualizado e melhores desfechos maternos e neonatais.
Protocolo
Este estudo foi conduzido de acordo com a Declaração de Helsinque e aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital de Saúde Materno-Infantil de Yuyao (Segundo Hospital Popular de Yuyao) (número de aprovação: YMCH-EC-2023KT-0012). Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito.
Participantes do Estudo
Foram incluídas mulheres primíparas com início espontâneo do trabalho de parto que realizaram com sucesso o parto vaginal. Isso permitiu o registro preciso da duração da segunda fase, necessária para o modelo preditivo. Os critérios de elegibilidade foram os seguintes: (1) gestação única com idade gestacional ≥37 semanas; (2) apresentação cefálica; e (3) consentimento informado obtido tanto pela participante quanto por sua família. Os critérios de exclusão incluíram: (1) contraindicações absolutas para tentativa de parto identificadas durante a fase ativa (por exemplo, placenta prévia, vasa prévia, prolapso do cordão); e/ou (2) inércia uterina secundária (definida como ausência de progressão da dilatação cervical ou descida fetal por ≥4 h, apesar da ocitocina ou amniotomia). Mulheres submetidas à indução do trabalho de parto também foram excluídas.
Notavelmente, mulheres que necessitaram de intervenção cirúrgica de emergência (cesariana ou parto instrumental) devido a sofrimento fetal agudo durante o segundo estágio foram tratadas de acordo com as diretrizes clínicas, mas não foram incluídas nesta análise para preservar a integridade dos registros de duração do trabalho de parto.
O tamanho da amostra foi calculado com base nos resultados de um ensaio preliminar (n = 30, no qual a incidência de prolongamento do segundo estágio foi de 20%). Considerando α = 0,05 e β = 0,20, e assumindo uma incidência estimada de prolongamento do segundo estágio de aproximadamente 20%, foi necessário um mínimo de 150 participantes para detectar um preditor significativo com uma razão de chances (OR) ≥ 2,5. Um total de 159 mulheres foi incluído na análise final.
Aquisição de Dados Clínicos
As variáveis maternas incluíram idade, aumento do índice de massa corporal (IMC) gestacional (definido como a diferença entre o IMC pré-gestacional e o IMC pré-parto), diabetes gestacional, hipertensão gestacional, estado mental (avaliado utilizando a Escala de Autoavaliação de Ansiedade, na qual um escore ≥50 indica ansiedade), inércia uterina (referindo-se especificamente a um padrão clínico de contrações hipotônicas, definido como contrações uterinas ocorrendo em intervalos >5 min ou com duração <30 s, distinto da definição de parada do trabalho de parto do Colégio Americano de Obstetras e Ginecologistas [ACOG]) e paridade. As variáveis neonatais incluíram peso ao nascer (kg), sofrimento fetal (definido como desacelerações tardias ou variáveis recorrentes na cardiotocografia ou frequência cardíaca fetal basal <110 batimentos/min ou >160 batimentos/min) e escore de Apgar (sendo um escore no 1º minuto <7 classificado como baixo).
A diabetes gestacional foi diagnosticada de acordo com os critérios do Grupo Internacional de Estudos sobre Diabetes e Gravidez (glicemia de jejum entre 5,1 e 6,9 mmol/L ou após 1 h ≥10,0 mmol/L ou após 2 h entre 8,5 e 11,0 mmol/L no Teste Oral de Tolerância à Glicose com 75 g entre 24 e 28 semanas). A hipertensão gestacional foi definida segundo as diretrizes da ACOG (pressão arterial sistólica ≥140 mmHg ou pressão arterial diastólica ≥90 mmHg medida duas vezes com intervalo ≥4 h após a 20ª semana de gestação, sem proteinúria). O sofrimento fetal na cardiotocografia foi definido como desacelerações tardias recorrentes (≥50% das contrações), desacelerações variáveis recorrentes com duração >60 s, desaceleração prolongada com duração de 2 a 10 min, ou frequência cardíaca fetal basal <110 ou >160 batimentos/min por ≥10 min (critérios do Instituto Nacional de Saúde e Excelência em Cuidados [NICE]). A inércia uterina (contrações hipotônicas) foi definida como intervalos entre contrações >5 min ou duração da contração <30 s ao longo de 30 min, conforme avaliado por palpação ou tocodinamometria. O estado mental (ansiedade) foi avaliado utilizando a Escala de Autoavaliação de Ansiedade na admissão (dilatação cervical < 4 cm), sendo considerado anormal um escore bruto ≥50 (índice padronizado). Um escore de Apgar baixo foi definido como escore no 1º minuto <7 (OMS).
Como este foi um estudo observacional, o manejo do trabalho de parto seguiu a prática clínica habitual, sem um protocolo padronizado. No entanto, a analgesia peridural (sim/não, momento, duração), a ocitocina para augmentação (sim/não, dose total, duração), a ruptura artificial das membranas (sim/não, dilatação cervical no momento do procedimento) e a via de parto (parto vaginal espontâneo exclusivamente, conforme os critérios de inclusão) foram registrados sistematicamente. Nenhuma interação significativa entre essas variáveis e os preditores principais do modelo foi observada.
Exame de Ultrassonografia Transabdominal e Transperineal no Primeiro Estágio Inicial do Trabalho de Parto
A ultrassonografia foi realizada no início da fase ativa do trabalho de parto (dilatação cervical ≥4 cm). A parturiente foi posicionada em decúbito dorsal com inclinação lateral esquerda de 15° após esvaziamento da bexiga. Para a varredura transperineal, as coxas foram levemente abduzidas e flexionadas. Todas as imagens foram capturadas no pico de uma contração uterina, identificado por palpação clínica em conjunto com tocodinamometria externa (cardiotocografia) para confirmar o pico de cada contração. Cada medida foi repetida durante três contrações distintas, sendo utilizado para análise o valor médio. Os exames de ultrassonografia foram realizados com um sistema portátil de ultrassom diagnóstico (ver Tabela de Materiais). Para a imagem transabdominal, utilizou-se uma sonda convexa (2–5 MHz); para a imagem transperineal, utilizou-se uma sonda linear de alta frequência ou uma sonda convexa de pequeno campo (5–8 MHz). Os parâmetros de imagem foram padronizados (profundidade de 6–10 cm, ganho otimizado e uma única zona focal posicionada na sínfise púbica).
Para a avaliação da posição fetal, uma varredura transabdominal transversa identificou a órbita fetal, o cerebelo e a linha média talâmica em relação à pelve materna, a fim de determinar a posição occipital anterior (OA), transversa ou posterior. Para as medidas transperineais, o transdutor foi coberto com uma bainha estéril e colocado no períneo no plano mediano sagital, sem pressão excessiva. Os marcos anatômicos incluíram toda a sínfise púbica, o contorno do crânio fetal e a junção anorretal.
Os seguintes parâmetros foram medidos (Figura 1A–D): ângulo de progressão (AOP), definido como o ângulo entre o eixo longo da sínfise púbica e uma linha que se estende de sua borda inferior até o ponto mais profundo do crânio fetal; ângulo da linha média (MLA), definido como o ângulo entre a linha média do crânio fetal (falc cerebri) e o eixo anteroposterior da pelve materna; distância entre a cabeça e a sínfise (HSD), definida como a distância da borda inferior da sínfise púbica até o ponto mais próximo do crânio fetal; e distância entre a cabeça e o períneo (HPD), definida como a menor distância entre o crânio fetal externo e a pele do períneo7.
Figura 1. Medições ultrassonográficas obtidas durante o primeiro estágio do trabalho de parto. (A) Medição do ângulo de progressão (AOP), definido como o ângulo entre o eixo longo da sínfise púbica e uma linha que se estende de sua borda inferior até o ponto mais profundo do crânio fetal. (B) Medição do ângulo da linha média (MLA), definido como o ângulo entre a linha média do crânio fetal (falc cerebri) e o eixo ântero-posterior da pelve materna. (C) Medição da distância cabeça-sínfise (HSD), definida como a distância da borda inferior da sínfise púbica até o ponto mais próximo do crânio fetal. (D) Medição da distância cabeça-períneo (HPD), definida como a menor distância da superfície externa do crânio fetal até a pele perineal materna. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Cada medição foi realizada três vezes durante três picos de contração separados, e o valor médio foi utilizado para análise. Todos os exames foram realizados por três sonografistas experientes (cada um com ≥10 anos de experiência em ultrassonografia obstétrica), que concluíram treinamento padronizado em medições de ultrassonografia transperineal intraparto antes do estudo. A competência foi confirmada ao se alcançar um coeficiente de correlação intraclasse (ICC) de ≥0,90 em comparação com um avaliador padrão-ouro (autor sênior). A reprodutibilidade interobservador e intraobservador foi avaliada durante uma fase piloto envolvendo 10 pacientes (não incluídas no estudo principal), resultando em ICCs variando de 0,89 a 0,96 para todos os parâmetros (AOP, HSD, HPD e MLA).
A aceitação da imagem exigia visualização clara da sínfise púbica, do contorno do crânio fetal e da junção anorretal. Imagens com pressão excessiva do transdutor ou marcos anatômicos mal visualizados foram descartadas e refeitas. Os sonografistas permaneceram cegos quanto à alocação do grupo (normal versus segundo estágio prolongado) e aos dados clínicos durante a aquisição e a mensuração das imagens. Os dados foram digitados duas vezes com verificações de faixa, e valores fora da faixa acionaram nova revisão das imagens. Dados ausentes (<5%) foram tratados utilizando análise de casos completos após confirmação de que os dados estavam ausentes aleatoriamente (teste de Little de ausência completamente aleatória, p > 0,05).
Registro e Agrupamento da Duração do Trabalho de Parto
Durante todo o processo de parto, o curso do trabalho de parto de cada participante foi cuidadosamente documentado. O primeiro estágio do trabalho de parto foi definido como o período desde o início das contrações uterinas regulares até a dilatação cervical completa (10 cm). A fase ativa do trabalho de parto foi definida como dilatação cervical ≥4 cm acompanhada de contrações uterinas regulares e intensificadas. O segundo estágio do trabalho de parto foi definido como o período desde a dilatação cervical completa (10 cm) até a expulsão fetal completa. Exames ultrassonográficos foram realizados durante a fase ativa do primeiro estágio do trabalho de parto para avaliar a posição da cabeça fetal, a posição fetal e os parâmetros ultrassonográficos relacionados. De acordo com as diretrizes da Organização Mundial da Saúde (OMS), um segundo estágio do trabalho de parto normal não deve exceder 120 min2. Para manter um limiar de pesquisa padronizado para todas as primíparas neste estudo, as participantes foram categorizadas de acordo com esse critério de 120 minutos em dois grupos: um grupo com segundo estágio normal (≤120 min) e um grupo com segundo estágio prolongado (>120 min).
Análise Estatística
Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o SPSS versão 26.0 (RRID:SCR_002865) e o R versão 4.1.0 (RRID:SCR_001905) (consulte a Tabela de Materiais). Os seguintes pacotes do R foram utilizados: glmnet (versão 4.1-2) para regressão por operador de redução e seleção por mínima contração absoluta (LASSO), rms (versão 6.2-0) para construção e calibração de nomogramas, pROC (versão 1.18.0) para análise da curva característica de operação do receptor (ROC) e rmda (versão 1.6) para análise de curva de decisão (DCA). A normalidade das variáveis contínuas foi avaliada pelo teste de Shapiro–Wilk, a fim de orientar a escolha das estatísticas descritivas e dos métodos de comparação. Os dados com distribuição normal foram apresentados como média ± desvio padrão (x̄ ± s) e comparados utilizando o teste t para amostras independentes, que é robusto a pequenas discrepâncias em relação à normalidade quando os tamanhos amostrais são adequados. Os dados com distribuição não normal foram apresentados como mediana com intervalo interquartílico (M [P25, P75]) e comparados utilizando o teste U de Mann–Whitney, que avalia se uma distribuição tende a apresentar valores maiores do que a outra, em vez de testar estritamente diferenças entre medianas. Variáveis categóricas foram apresentadas como contagens e porcentagens (n [%]) e comparadas utilizando o teste qui-quadrado (χ2) ou o teste exato de Fisher, quando a frequência esperada era <5. Todos os testes foram bicaudais e um valor de p <0,05 foi considerado estatisticamente significativo. As variáveis com p <0,1 na análise univariada foram incluídas na regressão LASSO para seleção de variáveis. A regressão LASSO foi realizada utilizando o pacote glmnet com validação cruzada de 10 dobras para determinar o parâmetro ótimo de regularização (λ). O critério do erro-padrão único (o maior λ dentro de um erro-padrão do erro mínimo de validação cruzada) foi aplicado para selecionar o conjunto mais parcimonioso de preditores com coeficientes não nulos. Antes do ajuste LASSO, todos os preditores contínuos (idade materna, aumento gestacional do IMC, AOP, HSD, HPD e peso ao nascer do recém-nascido) foram centralizados e padronizados em escores z utilizando a configuração padrão do glmnet (standardize = TRUE), de modo que os coeficientes fossem penalizados igualmente, independentemente das unidades de medida. As variáveis selecionadas foram posteriormente incluídas em um modelo de regressão logística multivariável (método enter) para calcular as razões de chances ajustadas (aORs) e os intervalos de confiança de 95% (ICs). A significância do modelo foi avaliada utilizando o teste da razão de verossimilhança.
Com base nos coeficientes da regressão logística, um modelo preditivo foi construído como Logit(P) = β0 + Σ(βiXi). Esse modelo foi visualizado como um nomograma utilizando o pacote rms, no qual cada preditor recebeu um valor em pontos proporcional ao seu coeficiente de regressão, e os pontos totais foram associados às probabilidades preditas. A discriminação foi avaliada por meio da curva ROC e do cálculo da área sob a curva (AUC) com seu intervalo de confiança de 95% (IC 95%) utilizando o pacote pROC (método de reamostragem bootstrap com 1.000 repetições). A probabilidade de corte ótima foi determinada ao maximizar o índice de Youden (sensibilidade + especificidade − 1), sendo informadas a sensibilidade e especificidade correspondentes. A calibração foi avaliada por meio de uma curva de calibração gerada a partir de 1.000 reamostragens bootstrap (pacote rms), complementada pelo teste de adequação de Hosmer–Lemeshow (um valor de p não significativo indica boa calibração). A utilidade clínica foi avaliada utilizando a análise de decisão clínica (DCA) com o pacote rmda, que calcula o benefício líquido ao longo de uma faixa de probabilidades limiares (0%–100%). O benefício líquido foi definido como (verdadeiros positivos / n) − (falsos positivos / n) × (probabilidade limiar / [1 − probabilidade limiar]). O fluxo de trabalho geral do estudo é descrito acima e ilustrado na Figura Suplementar 1. Este modelo é exploratório; o preditor peso ao nascer neonatal refere-se ao peso real medido após o parto, e a predição clínica exigiria o reajuste do modelo utilizando o peso fetal estimado (PFE) obtido antes do parto.
Resultados
População do Estudo e Atribuição aos Grupos
Um total de 159 parturientes foi incluído na análise final. Desses, 95 apresentaram duração normal do segundo estágio, enquanto 64 tiveram segundo estágio prolongado (Tabela 1). Em comparação com o grupo normal, o grupo prolongado apresentou incidências significativamente maiores de sofrimento fetal e escores de Apgar baixos (ambos p < 0,05). Não foi observada diferença significativa na mortalidade perinatal entre os grupos (p > 0,05).
| Variável | Total (N = 159) | Segunda fase normal (N = 95) | Segunda fase prolongada (N = 64) | Valor de P |
| Duração da segunda fase (min) | 109 [40,5; 172] | 88,4 [40,5; 125] | 139 [100; 172] | <0,0001 |
| Sofrimento fetal | 0,0347 | |||
| Ausente | 124 (78,0%) | 80 (84,2%) | 44 (68,8%) | |
| Presente | 35 (22,0%) | 15 (15,8%) | 20 (31,2%) | |
| Pontuação Apgar baixa | 0,0001 | |||
| Não | 79 (49,7%) | 60 (63,2%) | 19 (29,7%) | |
| Sim | 80 (50,3%) | 35 (36,8%) | 45 (70,3%) | |
| Mortalidade perinatal | 0,5653 | |||
| Ausente | 156 (98,1%) | 94 (98,9%) | 62 (96,9%) | |
| Presente | 3 (1,89%) | 1 (1,05%) | 2 (3,12%) |
Tabela 1: Efeito do trabalho de parto da segunda fase prolongado sobre os desfechos clínicos neonatais. As variáveis contínuas são apresentadas como mediana [intervalo interquartil (IIQ)] e as variáveis categóricas como número (%). O grupo com trabalho de parto da segunda fase normal incluiu participantes com duração da segunda fase ≤120 min, enquanto o grupo com trabalho de parto da segunda fase prolongado incluiu participantes com duração da segunda fase >120 min. Um escore baixo de Aparência, Pulso, Careta, Atividade e Respiração (Apgar) foi definido como um escore de Apgar aos 1 min <7. Os valores de P representam comparações entre os grupos com trabalho de parto da segunda fase normal e prolongado.
Uma comparação das características demográficas e clínicas entre os dois grupos é apresentada na Tabela 2. Parturientes com um segundo estágio prolongado apresentaram maior idade materna mediana e maior aumento do IMC gestacional do que aquelas com um segundo estágio normal. As frequências de diabetes gestacional, inércia uterina e alteração do estado mental também foram significativamente maiores no grupo com segundo estágio prolongado (todos com p < 0,05). Não foram observadas diferenças significativas entre os grupos em relação à hipertensão gestacional ou à idade gestacional no momento do parto (ambas com p > 0,05).
| Variável | Total (N = 159) | Segundo estágio normal (N = 95) | Segundo estágio prolongado (N = 64) | Valor de P |
| Idade (anos) | 28,8 [19,4; 44,9] | 26,3 [19,4; 33,2] | 32,4 [22,3; 44,9] | <0,0001 |
| Aumento do IMC gestacional (kg/m²) | 11,4 ± 3,62 | 10,1 ± 3,33 | 13,3 ± 3,17 | <0,0001 |
| Diabetes gestacional | 0,0002 | |||
| Ausente | 141 (88,7%) | 92 (96,8%) | 49 (76,6%) | |
| Presente | 18 (11,3%) | 3 (3,16%) | 15 (23,4%) | |
| Hipertensão gestacional | 0,8723 | |||
| Ausente | 124 (78,0%) | 75 (78,9%) | 49 (76,6%) | |
| Presente | 35 (22,0%) | 20 (21,1%) | 15 (23,4%) | |
| Peso ao nascer do recém-nascido (kg) | 2,61 [1,68; 4,60] | 2,46 [1,68; 2,85] | 3,39 [1,71; 4,60] | <0,0001 |
| Estado mental | 0,0017 | |||
| Alterado | 139 (87,4%) | 90 (94,7%) | 49 (76,6%) | |
| Saudável | 20 (12,6%) | 5 (5,26%) | 15 (23,4%) | |
| Inércia uterina | <0,0001 | |||
| Ausente | 123 (77,4%) | 85 (89,5%) | 38 (59,4%) | |
| Presente | 36 (22,6%) | 10 (10,5%) | 26 (40,6%) | |
| Idade gestacional (semanas) | 38,1 ± 2,02 | 38,1 ± 1,99 | 37,9 ± 2,06 | 0,5156 |
Tabela 2: Comparação das características demográficas e clínicas entre os grupos. As variáveis contínuas são apresentadas como média ± desvio padrão (DP) ou mediana [intervalo interquartil (IIQ)], conforme apropriado. As variáveis categóricas são apresentadas como número (%). O aumento do índice de massa corporal (IMC) foi definido como a diferença entre o IMC pré-gestacional e o IMC antes do parto. O grupo com trabalho de parto da segunda fase normal incluiu participantes com duração da segunda fase ≤120 min, enquanto o grupo com trabalho de parto da segunda fase prolongado incluiu participantes com duração da segunda fase >120 min. Os valores de P representam comparações entre os dois grupos.
Parâmetros Clínicos e de Ultrassonografia na Primeira Fase Ativa
Os parâmetros de ultrassonografia transabdominal e transperineal da primeira fase foram comparados entre os grupos com segunda fase normal e prolongada (Tabela 3). A proporção de posição fetal OA foi significativamente menor no grupo com fase prolongada do que no grupo normal. Além disso, AOP, HSD e HPD foram significativamente maiores entre as parturientes que apresentaram segunda fase prolongada (todos p < 0,05).
| Variável | Total (N = 159) | Segundo estágio normal (N = 95) | Segundo estágio prolongado (N = 64) | Valor de P |
| Posição fetal | <0.0001 | |||
| OA | 74 (46,5%) | 60 (63,2%) | 14 (21,9%) | |
| Não-OA | 85 (53,5%) | 35 (36,8%) | 50 (78,1%) | |
| AOP (°) | 124 [64,3; 158] | 111 [64,3; 142] | 138 [123; 158] | <0.0001 |
| HSD (cm) | 1,97 ± 0,39 | 1,81 ± 0,33 | 2,21 ± 0,34 | <0.0001 |
| HPD (cm) | 4,61 ± 0,71 | 4,23 ± 0,56 | 5,17 ± 0,51 | <0.0001 |
Tabela 3: Comparação dos parâmetros de ultrassonografia transabdominal e transperineal durante o primeiro estágio do trabalho de parto. As variáveis contínuas são apresentadas como média ± desvio padrão (DP) ou mediana [intervalo interquartil (IIQ)], conforme apropriado. As variáveis categóricas são apresentadas como número (%). OA, occiput anterior; não-OA, não-occiput anterior; AOP, ângulo de progressão; HSD, distância cabeça-sínfise; HPD, distância cabeça-períneo. O AOP foi medido em graus (°), enquanto HSD e HPD foram medidos em centímetros (cm). O grupo com segundo estágio do trabalho de parto normal incluiu participantes com duração do segundo estágio de ≤120 min, enquanto o grupo com segundo estágio prolongado incluiu participantes com duração do segundo estágio de >120 min. Os valores de P representam comparações entre os dois grupos.
Análise Univariada de Preditores Potenciais
Foram realizadas análises univariadas para identificar variáveis associadas ao trabalho de parto prolongado na segunda fase (Tabela 4). Dez variáveis diferiram significativamente entre os grupos normal e prolongado (p < 0,10): idade materna, aumento do IMC gestacional, diabetes gestacional, peso ao nascer do recém-nascido, estado mental, inércia uterina, posição fetal, AOP, HSD e HPD. Não foram observadas diferenças significativas entre os grupos para hipertensão gestacional ou idade gestacional (ambas com p > 0,10). As variáveis com p < 0,10 foram posteriormente incluídas no modelo de regressão LASSO para seleção de variáveis.
| Variável | Total (N = 159) | Segundo estágio normal (N = 95) | Segundo estágio prolongado (N = 64) | Estatística | Valor P |
| Características demográficas e clínicas | |||||
| Idade (anos) | 28,8 [19,4; 44,9] | 26,3 [19,4; 33,2] | 32,4 [22,3; 44,9] | Z = −5,891 | <0,001 |
| Aumento do IMC gestacional (kg/m²) | 11,4 ± 3,62 | 10,1 ± 3,33 | 13,3 ± 3,17 | t = −5,912 | <0,001 |
| Diabetes gestacional, n (%) | 18 (11,3) | 3 (3,2) | 15 (23,4) | χ² = 15,207 | <0,001 |
| Hipertensão gestacional, n (%) | 35 (22,0) | 20 (21,1) | 15 (23,4) | χ² = 0,135 | 0,872 |
| Peso ao nascer do recém-nascido (kg) | 2,61 [1,68; 4,60] | 2,46 [1,68; 2,85] | 3,39 [1,71; 4,60] | Z = −6,234 | <0,001 |
| Alteração do estado mental, n (%) | 139 (87,4) | 90 (94,7) | 49 (76,6) | χ² = 10,912 | 0,001 |
| Inércia uterina, n (%) | 36 (22,6) | 10 (10,5) | 26 (40,6) | χ² = 20,156 | <0,001 |
| Idade gestacional (semanas) | 38,1 ± 2,02 | 38,1 ± 1,99 | 37,9 ± 2,06 | t = 0,654 | 0,516 |
| Parâmetros de ultrassonografia durante o primeiro estágio do trabalho de parto | |||||
| Posição fetal (não-OA), n (%) | 85 (53,5) | 35 (36,8) | 50 (78,1) | χ² = 26,543 | <0,001 |
| AOP (°) | 124 [64,3; 158] | 111 [64,3; 142] | 138 [123; 158] | Z = −6,781 | <0,001 |
| HSD (cm) | 1,97 ± 0,39 | 1,81 ± 0,33 | 2,21 ± 0,34 | t = −7,445 | <0,001 |
| HPD (cm) | 4,61 ± 0,71 | 4,23 ± 0,56 | 5,17 ± 0,51 | t = −9,332 | <0,001 |
Tabela 4: Análise univariada de fatores associados ao trabalho de parto prolongado na segunda fase. As variáveis contínuas são apresentadas como média ± desvio padrão (DP) ou mediana [intervalo interquartílico (IIQ)], conforme apropriado. As variáveis categóricas são apresentadas como número (%). IMC, índice de massa corporal; OA, occiput anterior; não-OA, não-occiput anterior; AOP, ângulo de progressão; DHC, distância cabeça-sínfise; DHP, distância cabeça-períneo. As variáveis contínuas com distribuição normal foram comparadas utilizando o teste t para amostras independentes, as variáveis contínuas com distribuição não normal foram comparadas utilizando o teste de Mann–Whitney U (apresentado como a estatística Z), e as variáveis categóricas foram comparadas utilizando o teste qui-quadrado (χ2). As variáveis com P <0,10 foram consideradas elegíveis para inclusão na análise de regressão por operador de redução e seleção mínima absoluta (LASSO).
Seleção de Variáveis por Regressão com Operador de Encolhimento e Seleção por Laço Absoluto
Para construir um modelo preditivo parcimonioso, ao mesmo tempo em que se reduz o risco de superajuste e a influência da multicolinearidade, os 10 preditores candidatos identificados pela análise univariada (p < 0,10; Tabela 4) foram inseridos no modelo de regressão LASSO para seleção de variáveis. O parâmetro ótimo de regularização (λ) foi determinado utilizando validação cruzada com 10 dobras. O gráfico do caminho dos coeficientes (Figura 2A) ilustra o encolhimento progressivo dos coeficientes de regressão em direção a zero à medida que λ aumenta. A curva correspondente de validação cruzada (Figura 2B) mostra a relação entre o erro de validação cruzada e diferentes valores de λ. A linha vertical tracejada à esquerda indica o valor de λ que minimizou o erro de validação cruzada, enquanto a linha vertical tracejada à direita indica o maior valor de λ dentro de um erro padrão do mínimo (critério do erro-padrão-único). Este último foi selecionado para obter um modelo mais parcimonioso. Utilizando o critério do erro-padrão-único, quatro preditores com coeficientes não nulos foram mantidos: peso ao nascer (coeficiente = 0,50), aumento de IMC gestacional (coeficiente = 0,12), idade materna (coeficiente = 0,05) e AOP (coeficiente = 0,03). Esses coeficientes representam os coeficientes padronizados penalizados do modelo LASSO final no valor de λ selecionado. As demais variáveis candidatas — HSD, HPD, diabetes gestacional, estado mental, inércia uterina e posição fetal — tiveram seus coeficientes reduzidos a zero e, portanto, foram excluídas do conjunto final de preditores. As variáveis mantidas foram posteriormente inseridas no modelo de regressão logística multivariável para estimar ORs ajustadas com seus respectivos ICs de 95%.
Figura 2. Análise de regressão por operador de redução e seleção por mínimos absolutos (LASSO) para seleção de preditores. (A) Caminhos dos coeficientes gerados durante a regressão por operador de redução e seleção por mínimos absolutos (LASSO). O eixo x representa o logaritmo do parâmetro de regularização (log λ), e o eixo y representa os coeficientes de regressão padronizados. Cada curva ilustra a redução progressiva do coeficiente de um preditor individual em direção a zero à medida que a penalidade de regularização aumenta. Os números exibidos na parte superior indicam o número de variáveis mantidas em cada valor de λ. Os caminhos dos coeficientes numerados correspondem aos seguintes preditores candidatos: (1) idade materna, (2) aumento do índice de massa corporal (IMC) gestacional, (3) diabetes gestacional, (4) peso ao nascer do recém-nascido, (5) estado mental, (6) inércia uterina, (7) posição fetal, (8) ângulo de progressão (AOP), (9) distância cabeça-sínfise (HSD) e (10) distância cabeça-períneo (HPD). (B) Gráfico de validação cruzada com dez dobras utilizado para determinar o parâmetro de regularização ótimo. O eixo x representa log(λ), e o eixo y representa o desvio binomial. Os pontos indicam o erro médio de validação cruzada, e as barras de erro representam ±1 erro padrão. A linha vertical tracejada à esquerda indica o valor de λ que minimiza o erro de validação cruzada, enquanto a linha vertical tracejada à direita indica o maior valor de λ dentro de um erro padrão do mínimo (critério do erro-padrão-único). Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Regressão Logística Multivariável e Preditores Independentes
Os quatro preditores mantidos pelo modelo de regressão LASSO — idade materna, aumento do IMC gestacional, peso ao nascer do recém-nascido e AOP — foram incluídos em um modelo de regressão logística multivariável (Tabela 5). Todas as quatro variáveis permaneceram independentemente associadas ao trabalho de parto prolongado da segunda fase após ajuste mútuo (todos os p < 0,05). No modelo de regressão logística multivariável reajustado, o peso ao nascer do recém-nascido apresentou a maior OR ajustada (ORa = 8,45, IC 95%: 3,21–22,24). O aumento do IMC gestacional também foi independentemente associado ao trabalho de parto prolongado da segunda fase (ORa = 1,38, IC 95%: 1,15–1,66). A idade materna (ORa = 1,18, IC 95%: 1,05–1,32) e o AOP (ORa = 1,07, IC 95%: 1,02–1,12) foram igualmente independentemente associados ao trabalho de parto prolongado da segunda fase. O modelo de regressão logística multivariável foi estatisticamente significativo segundo o teste da razão de verossimilhança (p < 0,001). Como o peso ao nascer do recém-nascido foi medido após o parto, o modelo atual é exploratório e exigiria reajuste utilizando o peso fetal estimado antes da aplicação clínica.
| Variável | β | EP | Wald χ² | Valor P | ORa | IC 95% |
| Intercepto | −15.92 | 3.01 | 27.98 | <0.001 | — | — |
| Idade materna (anos) | 0.16 | 0.06 | 7.11 | 0.008 | 1.18 | 1.05–1.32 |
| Aumento gestacional do IMC (kg/m²) | 0.32 | 0.09 | 12.65 | <0.001 | 1.38 | 1.15–1.66 |
| Peso ao nascer do recém-nascido (kg) | 4.26 | 0.9 | 22.41 | <0.001 | 8.45 | 3.21–22.24 |
| AOP (°) | 0.07 | 0.02 | 10.76 | 0.001 | 1.07 | 1.02–1.12 |
Tabela 5: Análise de regressão logística multivariável identificando preditores independentes de trabalho de parto prolongado na segunda fase. A tabela apresenta os resultados do modelo de regressão logística multivariável construído utilizando variáveis selecionadas pela regressão por operador de redução e seleção absoluta mínima (LASSO). β, coeficiente de regressão; SE, erro padrão; χ2 de Wald, estatística qui-quadrado de Wald; aOR, razão de chances ajustada; CI, intervalo de confiança; IMC, índice de massa corporal; AOP, ângulo de progressão. O intercepto representa a constante do modelo. A significância geral do modelo foi avaliada utilizando o teste da razão de verossimilhança (χ2 = 85,34, P <0,001).
Construção do Modelo Preditivo e Nômograma
Com base nos preditores independentes e seus coeficientes de regressão identificados pela análise de regressão logística multivariável (Tabela 5), foi construído um modelo preditivo específico para o paciente com o objetivo de estimar a probabilidade de trabalho de parto prolongado na segunda fase em primíparas. O modelo é expresso da seguinte forma:
Logit(P) = —15,92 + 0,16 (idade materna) + 0,32 (aumento gestacional do IMC) + 4,26 (peso ao nascer do recém-nascido) + 0,07(AOP)
Aqui, P representa a probabilidade prevista de trabalho de parto prolongado na segunda fase.
Para facilitar a visualização do modelo, a equação de regressão foi apresentada como um nomograma (Figura 3). Cada preditor corresponde a uma escala individual de pontos. Por exemplo, uma parturiente com idade materna de 28 anos, aumento gestacional do IMC de 12 kg/m2, peso ao nascer do recém-nascido (peso ao nascer real medido após o parto) de 3,6 kg e AOP de 115° pode ser pontuada localizando-se cada valor em seu respectivo eixo, projetando-se verticalmente até o eixo de Pontos, somando-se os valores individuais de pontos para obter os Pontos Totais e projetando-se a pontuação total para baixo até o eixo de Risco de Segunda Fase Prolongada para estimar a probabilidade prevista. Este nomograma é apresentado apenas com fins ilustrativos, pois incorpora o peso ao nascer real do recém-nascido. A aplicação clínica exigiria o reajuste do modelo utilizando o peso fetal estimado.
Figura 3. Nômograma para prever a probabilidade de trabalho de parto prolongado na segunda fase. O nômograma foi construído a partir do modelo de regressão logística multivariável utilizando quatro preditores: idade materna, aumento do IMC gestacional, peso ao nascer do recém-nascido (peso real medido após o parto) e AOP. Para estimar a probabilidade prevista de trabalho de parto prolongado na segunda fase, localize o valor de cada preditor em seu respectivo eixo e projete verticalmente até o eixo Pontos para determinar a pontuação atribuída. Some as pontuações individuais para obter os Pontos Totais e, em seguida, projete a pontuação total até o eixo Risco para estimar a probabilidade prevista de trabalho de parto prolongado na segunda fase. O nômograma é apresentado apenas fins ilustrativos, pois incorpora o peso real ao nascer do recém-nascido, que não está disponível antes do parto. A aplicação clínica exigiria reajustar o modelo utilizando o PFE. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Validação do Modelo: Discriminação, Calibração e Utilidade Clínica
O desempenho preditivo do modelo foi avaliado internamente quanto à discriminação, calibração e utilidade clínica. A discriminação do modelo foi avaliada utilizando a curva ROC (Figura 4). O modelo alcançou uma AUC de 0,927 (IC 95%: 0,879–0,961), indicando excelente discriminação. Utilizando o índice de Youden máximo, o ponto de corte de probabilidade ótimo foi de 0,48. Nesse limiar, o modelo demonstrou uma sensibilidade de 85,9% e uma especificidade de 84,2% (Tabela 6).
Figura 4. Curva característica de operação do receptor (ROC) avaliando o desempenho do modelo preditivo. A curva característica de operação do receptor (ROC) demonstra a capacidade do modelo preditivo de discriminar entre trabalho de parto normal e prolongado na segunda fase. A curva azul representa o modelo preditivo, com uma área sob a curva (AUC) de 0,927 (intervalo de confiança [IC] de 95%: 0,879–0,961). O ponto de corte de probabilidade ótimo foi de 0,48, correspondendo a uma sensibilidade de 85,9% e uma especificidade de 84,2%. A linha diagonal tracejada em cinza representa a classificação aleatória (AUC = 0,500). O eixo x representa 1 − especificidade (taxa de falsos positivos [FPR]), e o eixo y representa a sensibilidade (taxa de verdadeiros positivos [TPR]). Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
| Parâmetro | Valor | IC 95% |
| AUC | 0.927 | 0.879–0.961 |
| Valor de corte ótimo | 0.480 | — |
| Sensibilidade | 85,90% | 75,0%–93,4% |
| Especificidade | 84,20% | 75,3%–90,9% |
| Valor preditivo positivo | 78,60% | 67,5%–87,3% |
| Valor preditivo negativo | 89,80% | 81,9%–95,0% |
| Exatidão | 84,90% | 78,3%–90,1% |
Tabela 6: Desempenho do modelo preditivo no ponto de corte de probabilidade ótimo. O desempenho preditivo do modelo de regressão logística multivariável foi avaliado utilizando a área sob a curva característica de operação do receptor (ROC) (AUC). O ponto de corte de probabilidade ótimo de 0,48 foi determinado pela maximização do índice de Youden. A sensibilidade representa a proporção de casos verdadeiros-positivos corretamente identificados, a especificidade representa a proporção de casos verdadeiros-negativos corretamente identificados, o valor preditivo positivo (VPP) representa a probabilidade de que participantes classificados como positivos realmente tivessem trabalho de parto prolongado na segunda fase, e o valor preditivo negativo (VPN) representa a probabilidade de que participantes classificados como negativos realmente não tivessem trabalho de parto prolongado na segunda fase. IC, intervalo de confiança.
A calibração do modelo foi avaliada utilizando uma curva de calibração gerada por bootstrap a partir de 1.000 reamostragens, juntamente com o teste de adequação de ajuste de Hosmer–Lemeshow (Figura 5A). A curva de calibração seguiu de perto a linha de referência ideal, indicando boa concordância entre as probabilidades previstas e observadas. O teste de adequação de ajuste de Hosmer–Lemeshow não foi estatisticamente significativo (χ2 = 6,15, p = 0,630), o que é compatível com uma calibração adequada neste modelo validado internamente. A utilidade clínica foi avaliada utilizando a análise de decisão por curva (DCA) (Figura 5B). Na faixa de probabilidade limiar de aproximadamente 10%–70%, o modelo preditivo proporcionou maior benefício líquido do que as estratégias de tratar todos ou tratar nenhum. Em probabilidades limiares abaixo de aproximadamente 10%, a estratégia de tratar nenhum proporcionou maior benefício líquido, enquanto em probabilidades limiares acima de aproximadamente 70%, a estratégia de tratar todos apresentou desempenho semelhante ou melhor. Esses achados indicam que o modelo pode oferecer benefício clínico dentro de uma faixa intermediária de probabilidades limiares. No geral, o modelo preditivo demonstrou excelente discriminação, calibração adequada e utilidade clínica favorável durante a validação interna. No entanto, como a validação foi limitada ao conjunto de dados do estudo e o modelo incorporou o peso ao nascer neonatal real, é necessária validação externa e reajuste utilizando o peso fetal estimado antes da implementação clínica.
Figura 5. Análises de calibração e de curva de decisão do modelo preditivo. (A) Curva de calibração do modelo preditivo gerada utilizando 1.000 reamostragens bootstrap. A curva aparente representa o desempenho do modelo no conjunto de dados do estudo, a curva corrigida para viés representa a calibração ajustada por bootstrap, e a linha tracejada diagonal indica concordância ideal entre probabilidades previstas e observadas. O teste de adequação de ajuste de Hosmer–Lemeshow resultou em χ2 = 6,15 e p = 0,630. (B) Análise de curva de decisão (DCA) avaliando a utilidade clínica do modelo preditivo em uma faixa de probabilidades limiares. A curva verde representa o modelo preditivo, a linha laranja representa a estratégia de tratar todos e a linha azul representa a estratégia de não tratar nenhum. A região sombreada indica a faixa de probabilidade limiar de 10%–70% avaliada neste estudo, com linhas tracejadas verticais marcando os limites inferior (10%) e superior (70%). O eixo x representa a probabilidade limiar e o eixo y representa o benefício líquido. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Disponibilidade de Dados:
O conjunto de dados anonimizado em nível de participantes que sustenta os achados deste estudo está disponível na Tabela Suplementar 1. Este conjunto de dados contém os dados brutos utilizados em todas as análises estatísticas, desenvolvimento de modelos, validação interna e preparação das tabelas e figuras relatadas.
Figura Suplementar 1. Fluxo geral do estudo para o desenvolvimento e validação interna do modelo preditivo. O fluxo ilustra o recrutamento dos participantes e a avaliação de elegibilidade, a aquisição de características clínicas maternas e medidas ultrassonográficas intraparto durante o estágio ativo do primeiro período do trabalho de parto, a classificação em grupos de trabalho de parto normal e prolongado do segundo estágio de acordo com o critério de 120 minutos da Organização Mundial da Saúde (OMS), a seleção de preditores utilizando regressão por operador de redução e seleção por mínimos absolutos (LASSO), a construção do modelo de regressão logística multivariável e do nomograma, e a avaliação interna do modelo utilizando análise da curva ROC (característica operacional do receptor), análise de calibração e análise da curva de decisão (ACD). Clique aqui para baixar este arquivo.
Tabela Suplementar 1. Conjunto de dados em nível de participante utilizado para o desenvolvimento e validação interna do modelo. Esta tabela contém os dados em nível de participante desidentificados utilizados em todas as análises estatísticas, incluindo o desenvolvimento e a validação interna do modelo preditivo. As variáveis incluem o desfecho do segundo estágio do trabalho de parto, a duração do segundo estágio, desfechos neonatais, características demográficas e clínicas maternas e medidas de ultrassonografia transabdominal e transperineal obtidas durante o primeiro estágio do trabalho de parto. Índice de massa corporal (IMC) = índice de massa corporal; occiput anterior (OA) = posição fetal com occiput anterior; ângulo de progressão (AOP) = ângulo de progressão; distância cabeça-sínfise (HSD) = distância cabeça-sínfise; e distância cabeça-períneo (HPD) = distância cabeça-períneo. Clique aqui para baixar este arquivo.
Discussão
Com melhorias contínuas no manejo obstétrico, o trabalho de parto prolongado na segunda fase tornou-se um fator cada vez mais importante que afeta os desfechos maternos e neonatais. Estudos anteriores demonstraram que o trabalho de parto prolongado na segunda fase está associado a maior complexidade do trabalho de parto, taxas mais elevadas de parto cesáreo e menores escores de Apgar neonatais1,2. Esses achados destacam a importância clínica de otimizar o manejo perinatal e implementar estratégias para identificação precoce de mulheres com risco aumentado de trabalho de parto prolongado na segunda fase. Utilizando características demográficas, achados clínicos e parâmetros de ultrassonografia, este estudo desenvolveu e validou internamente um modelo preditivo para trabalho de parto prolongado na segunda fase e avaliou sua potencial utilidade clínica. Os resultados demonstraram que idade materna, aumento do IMC gestacional, peso ao nascer do recém-nascido e AOP foram independentemente associados ao trabalho de parto prolongado na segunda fase no modelo multivariável final, enquanto diabetes gestacional, inércia uterina e alteração do estado mental foram associados ao trabalho de parto prolongado na segunda fase na análise univariável, mas não foram mantidos no modelo preditivo final. Ao integrar dados demográficos, clínicos e de ultrassonografia em um modelo preditivo multidimensional, este estudo fornece uma estrutura objetiva para identificar mulheres com risco aumentado de trabalho de parto prolongado na segunda fase durante a primeira fase do trabalho de parto. Essa estratificação precoce de risco pode facilitar um manejo individualizado no parto, incluindo monitoramento mais rigoroso do progresso do trabalho de parto e tomada de decisões clínicas oportuna, com o objetivo de melhorar os desfechos maternos e neonatais.
Nossos achados indicaram que o prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto estava fortemente associado a desfechos fetais desfavoráveis. Em consonância com relatos anteriores, o prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto aumentou significativamente os riscos de escores de Apgar baixos e sofrimento fetal3,8. Mecanicamente, essa associação pode ser atribuível à hipóxia fetal e ao aumento do estresse intrauterino durante o trabalho de parto prolongado. Quando a cabeça fetal permanece comprimida na pelve materna por um período prolongado, a perfusão placentária pode tornar-se inadequada, resultando em privação de oxigênio e padrões anormais da frequência cardíaca fetal que podem comprometer a condição neonatal imediata9. De uma perspectiva demográfica, este estudo mostrou que a idade materna avançada, o maior aumento do IMC gestacional e a diabetes gestacional estavam associados ao prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto. Em particular, mães mais velhas apresentaram maior risco de trabalho de parto prolongado, o que está em conformidade com pesquisas anteriores10. Fisiologicamente, o avanço da idade materna pode prejudicar o amadurecimento cervical e a contratilidade uterina, retardando assim a progressão do trabalho de parto. O maior aumento do IMC gestacional e a diabetes gestacional podem influenciar ainda mais a progressão do parto ao aumentar o tamanho fetal e alterar os padrões de contração uterina. Além disso, a inércia uterina e alterações no estado mental foram significativamente associadas ao prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto na análise univariada. Esses achados enfatizam a importância de monitorar cuidadosamente a contratilidade uterina e o bem-estar psicológico materno durante o trabalho de parto, pois ambos os fatores podem contribuir indiretamente para o prolongamento do parto, influenciando o ritmo e a intensidade das contrações uterinas. Os parâmetros de ultrassonografia também desempenham um papel importante na predição do prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto11,12,13,14. No presente estudo, a análise de regressão logística multivariável identificou o AOP como preditor independente de prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto (p < 0,05). HSD e HPD foram significativamente associados ao prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto na análise univariada, mas não foram mantidos no modelo preditivo final após a seleção de variáveis por LASSO. Um HSD aumentado indica que a cabeça fetal permanece em uma estação mais alta na entrada pélvica, sugerindo descida prejudicada e maior probabilidade de prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto15,16,17. O AOP reflete tanto a descida quanto a rotação da cabeça fetal e, portanto, possui relação direta com a progressão do trabalho de parto6,18. Embora a posição fetal determinada por ultrassonografia transabdominal não tenha sido mantida no modelo preditivo final, a ultrassonografia transabdominal continua sendo clinicamente útil para identificar posições fetais anormais (por exemplo, posições occiput posterior ou transversa) que possam exigir avaliação intraparto mais cuidadosa. Em conjunto, esses achados sugerem que a ultrassonografia intraparto fornece informações objetivas sobre a posição fetal e a descida da cabeça que podem auxiliar na avaliação precoce de mulheres com risco aumentado de prolongamento do segundo estágio do trabalho de parto. Ao integrar características demográficas com parâmetros de ultrassonografia, este estudo desenvolveu um modelo preditivo internamente validado. A regressão LASSO identificou quatro variáveis com coeficientes não nulos — idade materna, aumento do IMC gestacional, peso ao nascer do recém-nascido e AOP — que foram posteriormente inseridas no modelo de regressão logística multivariável para estimativa dos tamanhos de efeito ajustados. Utilizando o critério de um erro-padrão para seleção do modelo, o modelo alcançou uma AUC de 0,927 durante a validação interna, indicando excelente desempenho discriminatório. No entanto, como o modelo incorporou o peso real ao nascer do recém-nascido medido após o parto, ele deve ser considerado exploratório e ilustrativo, e não diretamente aplicável na prática clínica. A futura implementação clínica exigiria o reajuste do modelo utilizando o peso fetal estimado, juntamente com validação externa independente. Dentro dessas limitações, a integração de características demográficas e parâmetros de ultrassonografia pode facilitar a estratificação precoce de risco e apoiar o manejo intraparto individualizado19,20,21,22.
Em comparação com investigações anteriores, o presente estudo possui diversas vantagens importantes. Primeiro, a integração de características demográficas, variáveis clínicas e parâmetros de ultrassonografia permitiu uma avaliação multidimensional dos fatores associados ao trabalho de parto prolongado na segunda fase. Segundo, foi utilizada a regressão LASSO para seleção de variáveis e redução de coeficientes, o que pode ajudar a controlar a multicolinearidade e melhorar a estabilidade do modelo quando existem preditores correlacionados. Terceiro, o tamanho da amostra proporcionou poder estatístico suficiente para o desenvolvimento do modelo e sua validação interna. Apesar dessas vantagens, várias limitações devem ser reconhecidas. Primeiro, este foi um estudo prospectivo realizado em centro único, e apenas mulheres que finalmente alcançaram parto vaginal foram incluídas. Consequentemente, mulheres que realizaram parto vaginal operatório ou cesárea durante a segunda fase foram excluídas, o que introduz viés de seleção e limita a generalização dos achados. Além disso, a definição do desfecho não considerou o parto operatório como um desfecho competitivo em mulheres com trabalho de parto prolongado. Portanto, é necessária uma validação externa em coortes prospectivas multicêntricas e independentes antes da aplicação clínica. Segundo, todas as avaliações de desempenho do modelo, incluindo análise ROC, calibração e DCA, basearam-se em validação interna utilizando a mesma população do estudo, e não houve disponibilidade de uma coorte externa independente para validação. Terceiro, embora tenham sido registradas analgesia epidural, uso de ocitocina para aumento da contração e ruptura artificial de membranas, essas variáveis não foram incorporadas ao modelo preditivo final. Outros fatores potencialmente importantes, incluindo características das contrações uterinas, estratégias de manejo do trabalho de parto e escores maternos de dor, também podem influenciar a progressão do parto e devem ser avaliados em estudos futuros. Quarto, algumas medidas de ultrassonografia permanecem dependentes do operador, apesar do treinamento padronizado e alta reprodutibilidade interobservador, e apenas uma única avaliação obtida durante a fase ativa da primeira etapa do trabalho de parto foi analisada. Como o trabalho de parto é um processo dinâmico, a média de três medidas obtidas durante contrações separadas pode reduzir erros aleatórios de medição, mas também pode ocultar mudanças rápidas no descenso fetal. Estudos futuros que incorporem avaliações seriadas de ultrassonografia com carimbo de tempo, como as alterações no AOP ao longo do tempo, podem melhorar o desempenho preditivo23,24. Finalmente, o modelo preditivo foi desenvolvido utilizando o peso real do recém-nascido medido após o parto, a fim de estabelecer a associação fisiológica com o trabalho de parto prolongado na segunda fase. Assim, o modelo deve ser considerado exploratório e não é diretamente aplicável para predição clínica intraparto. A implementação clínica exigiria o re-desenvolvimento e a validação externa do modelo utilizando o peso fetal estimado obtido antes do parto, em vez de simples substituição na equação atual. Como o peso fetal estimado está sujeito a erro inerente de medição (tipicamente ±10%–15%), os coeficientes e o desempenho do modelo devem ser reestimados em uma coorte independente antes do uso clínico. Além disso, neste estudo, a inércia uterina foi definida com base na frequência e duração observadas das contrações, e não nos critérios diagnósticos para parada do trabalho de parto recomendados pela ACOG ou NICE, o que pode limitar a comparação direta com outros estudos. Finalmente, o uso de um limiar fixo de 120 minutos para definir trabalho de parto prolongado na segunda fase, sem considerar as durações mais longas que podem ser aceitáveis em mulheres submetidas a analgesia epidural, pode limitar ainda mais a generalização do modelo.
Pesquisas futuras devem explorar abordagens alternativas para investigar a hipótese analisada neste estudo. Primeiro, enquanto este estudo utilizou uma única avaliação por ultrassom no início da fase ativa do trabalho de parto, medições seriadas (por exemplo, alterações na PAO ou na distância de progressão da cabeça ao longo do tempo) podem capturar melhor o processo dinâmico do desprendimento fetal e poderiam melhorar o desempenho preditivo, conforme sugerido por estudos recentes23,24. Segundo, embora a combinação de regressão LASSO e regressão logística multivariável tenha produzido um modelo parcimonioso e interpretável, outras abordagens de aprendizado de máquina, incluindo florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e boosting por gradiente, podem capturar melhor relações não lineares e interações complexas entre preditores, ainda que potencialmente à custa da interpretabilidade. Terceiro, como as definições de trabalho de parto prolongado na segunda fase variam entre diretrizes clínicas, incluindo limiares mais altos para mulheres que recebem analgesia epidural, deve-se investigar a recalibração do modelo para definições alternativas de desfecho. Quarto, modelos futuros devem ser desenvolvidos utilizando o peso fetal estimado em vez do peso real ao nascer, e métodos ultrassonográficos alternativos para estimar o peso fetal, incluindo técnicas de ultrassom tridimensional, podem ajudar a reduzir erros de medição. Por fim, a incorporação de dados contínuos de monitoramento intraparto, como intensidade das contrações uterinas ou análise automatizada de cardiotocografia, pode aprimorar ainda mais a estratificação de risco. A avaliação comparativa dessas abordagens pode ajudar a identificar a estratégia ideal para prever o trabalho de parto prolongado na segunda fase.
Uma limitação adicional deste estudo é que apenas mulheres que conseguiram parto vaginal com sucesso foram incluídas, a fim de garantir uma medição precisa da duração do segundo estágio. Consequentemente, mulheres que realizaram parto vaginal operatório ou cesariana após um segundo estágio prolongado foram excluídas, embora atendessem à definição do estudo de trabalho de parto prolongado. Esse critério de seleção pode ter subestimado a incidência real de trabalho de parto prolongado no segundo estágio e introduzido viés na determinação do desfecho. Além disso, o parto operatório antes da conclusão do segundo estágio representa um desfecho competitivo, e não um simples não-evento, e por isso não foi incorporado ao modelo preditivo. Assim, o modelo atual estima a probabilidade de trabalho de parto prolongado no segundo estágio apenas entre mulheres que acabam por ter parto vaginal, e não deve ser usado para prever a necessidade de parto operatório. A validação externa em populações obstétricas mais amplas e não selecionadas, que incluam partos operatórios, será necessária para determinar a generalização e a aplicabilidade clínica do modelo. A associação observada entre trabalho de parto prolongado no segundo estágio e desfechos adversos, incluindo sofrimento fetal e escores de Apgar baixos, mesmo em uma coorte limitada a mulheres que tiveram parto vaginal, destaca a importância da avaliação precoce de risco. A alta taxa de parto vaginal nesta coorte reflete os critérios de inclusão do estudo e não deve ser interpretada como indicação de que a intervenção operatória era desnecessária na prática clínica habitual.
O modelo preditivo possui diversas aplicações potenciais. Após reavaliação utilizando o peso fetal estimado e validação externa independente, ele poderia ser integrado a sistemas de prontuário eletrônico para estimar o risco individual de trabalho de parto prolongado na segunda fase durante a fase ativa da primeira etapa, facilitando a identificação em tempo real de mulheres com risco aumentado. Utilizando o ponto de corte de probabilidade ótimo identificado neste estudo (0,48), o modelo pode auxiliar no manejo individualizado do parto, incluindo vigilância materna e fetal mais rigorosa e tomada de decisões clínicas oportunas. Além disso, o modelo poderia facilitar a estratificação de risco em futuros estudos intervencionais que avaliem estratégias de manejo do trabalho de parto, protocolos de anestesia peridural ou estimulação uterina, permitindo uma alocação mais equilibrada do risco basal. Como as variáveis de entrada necessárias são rotineiramente coletadas durante o atendimento clínico, o modelo também pode fornecer uma estrutura prática para futuras validações externas e adaptação a outras populações obstétricas, incluindo mulheres multíparas e aquelas submetidas à indução do trabalho de parto. Em resumo, a integração de parâmetros ultrassonográficos transabdominais e transperineais da primeira fase com características demográficas e clínicas maternas permitiu o desenvolvimento de um modelo preditivo validado internamente para trabalho de parto prolongado na segunda fase. A avaliação multidimensional demonstrou que idade materna, aumento do IMC gestacional, peso ao nascer do recém-nascido e AOP foram independentemente associados ao trabalho de parto prolongado na segunda fase e mostrou que o modelo obteve excelente discriminação com boa calibração durante a validação interna. Embora esses achados sustentem o valor potencial dessa abordagem para avaliação precoce do risco intraparto, o modelo deve ser considerado exploratório, pois incorpora o peso ao nascer real do recém-nascido e foi submetido apenas à validação interna. Antes da implementação clínica, o modelo deve ser reavaliado utilizando o peso fetal estimado e validado externamente em coortes independentes e multicêntricas. Estudos futuros também devem investigar a inclusão de preditores adicionais, incluindo características das contrações uterinas, variáveis de manejo da dor e intervenções intraparto, com o objetivo de desenvolver um modelo preditivo mais abrangente e generalizável para o manejo individualizado do trabalho de parto.
Divulgações
Conflito de Interesse:
Os autores declaram não haver interesses financeiros ou não financeiros concorrentes relacionados a este trabalho.
Agradecimentos
Os autores agradecem à equipe de enfermagem e médica do Departamento de Obstetrícia do Hospital de Saúde Materno-Infantil de Yuyao (Segundo Hospital Popular de Yuyao) pela assistência na recrutação dos participantes e na coleta de dados. Este trabalho foi apoiado pelo Programa Municipal de Ciência e Tecnologia em Saúde de Yuyao de 2024 (Nº do Termo de Doação: 2024YYB03).
Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Sistema portátil de ultrassonografia diagnóstica | Mindray | CAU-01040644 | Sistema portátil de ultrassonografia diagnóstica utilizado para imagens transabdominal e transperineal; consulte o Protocolo para configurações de imagem |
| Transdutor convexo de ultrassom (2–5 MHz) | Mindray | C5-2 | Utilizado para imagem ultrassonográfica transabdominal |
| Transdutor linear de alta frequência ou transdutor convexo de pequeno porte (5–8 MHz) | Mindray | 75L38EA | Utilizado para imagem ultrassonográfica transperineal |
| Software R | Foundation for Statistical Computing | Versão 4.1.0 | Software para computação estatística (RRID:SCR_001905) |
| Software SPSS | IBM Corp. | Versão 26.0 | Software para análise estatística (RRID:SCR_002865) |
| Escala de Autoavaliação de Ansiedade | Questionário publicado (Escala de Autoavaliação de Ansiedade de Zung) | Não aplicável | Questionário de avaliação de ansiedade utilizado na admissão |
Referências
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