Valor preditivo incremental de biomarcadores do primeiro trimestre adicionados a fatores maternos e marcadores biofísicos para predição de pré-eclâmpsia: revisão sistemática de estudos de modelos de predição

Autores

  • Rafaela Maradey Hassem Centro Universitário UNINORTE Autor
  • Ana Aisha Arruda Camarini da Silva Centro Universitário UNINORTE Autor
  • João Lucas Dias Brito Centro Universitário UNINORTE Autor
  • Tom Oliveira da Cruz-Lima Cordeiro Centro Universitário UNINORTE Autor
  • Stella Rocha de Morais Centro Universitário UNINORTE Autor
  • Maria Fernanda Santos de Almeida da Costa Centro Universitário UNINORTE Autor

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.23535778

Palavras-chave:

Pré-eclâmpsia, Primeiro trimestre, Biomarcadores, Predição, PlGF.

Resumo

A pré-eclâmpsia permanece associada a morbidade materna e perinatal, e a identificação de risco no primeiro trimestre permite direcionar prevenção e vigilância. Esta revisão sistemática avaliou se biomarcadores medidos no primeiro trimestre acrescentam desempenho preditivo a fatores maternos e marcadores biofísicos. Em 8 de setembro de 2026 foram realizadas sete buscas em um índice acadêmico de literatura, sem restrição de data ou idioma. Foram identificados 70 registros; após remoção de 17 duplicatas ou versões sobrepostas, 53 registros foram triados, 14 foram avaliados em profundidade e 10 estudos primários foram incluídos na síntese qualitativa. Não foi realizada meta-análise, devido à heterogeneidade de modelos, desfechos, limiares e possível sobreposição de coortes. Os estudos incluídos foram publicados entre 2015 e 2025 e apresentaram amostras de 226 a 61.174 gestações, sem soma de participantes por risco de dupla contagem. O fator de crescimento placentário (PlGF), quando medido entre 11 e 13+6 semanas e combinado a características maternas, pressão arterial média e índice de pulsatilidade das artérias uterinas, mostrou o padrão mais consistente de ganho preditivo para pré-eclâmpsia pré-termo ou precoce. O sFlt-1 no primeiro trimestre não acrescentou desempenho de forma consistente, e a PAPP-A apresentou contribuição incremental limitada quando PlGF já integrava o modelo. Modelos de aprendizado de máquina não demonstraram superioridade clara sobre o modelo da Fetal Medicine Foundation usando os mesmos preditores. A evidência favorece modelos multiparamétricos com PlGF no intervalo de 11–13+6 semanas, embora a confiança seja limitada pela heterogeneidade e pela validação externa ainda restrita em parte dos modelos.

Referências

BOUTIN, A. et al. First-Trimester Preterm Preeclampsia Screening in Nulliparous Women: The Great Obstetrical Syndrome (GOS) Study. Journal of Obstetrics and Gynaecology Canada, 2021. DOI: 10.1016/J.JOGC.2020.06.011.

BUJOLD, E. Optimal Screening for Preeclampsia in the First Trimester of Pregnancy. Hypertension, v. 79, p. 323–324, 2022. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.121.18421.

CHAIYASIT, N. et al. Prospective Evaluation of International Prediction of Pregnancy Complications Collaborative Network Models for Prediction of Preeclampsia: Role of Serum sFlt-1 at 11–13 Weeks’ Gestation. Hypertension, 2022. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.121.18021.

CROVETTO, F. et al. First trimester screening for early and late preeclampsia based on maternal characteristics, biophysical parameters, and angiogenic factors. Prenatal Diagnosis, 2015. DOI: 10.1002/PD.4519.

DIGUISTO, C. et al. First trimester uterine artery Doppler, sFlt-1 and PlGF to predict preeclampsia in a high-risk population. Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine, 2017. DOI: 10.1080/14767058.2016.1183631.

GUERBY, P. et al. Prospective Validation of First-Trimester Screening for Preterm Preeclampsia in Nulliparous Women (PREDICTION Study). Hypertension, 2024. DOI: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22584.

LI, T. et al. Prediction model of preeclampsia using machine learning based methods: a population based cohort study in China. Frontiers in Endocrinology, 2024. DOI: 10.3389/fendo.2024.1345573.

LÓPEZ MÁRMOL, R. et al. Placental growth factor before 11 weeks for screening of preterm preeclampsia: The PreMoM study. Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica, 2025. DOI: 10.1111/aogs.70026.

TAN, M. Y. et al. Comparison of diagnostic accuracy of early screening for pre-eclampsia by NICE guidelines and a method combining maternal factors and biomarkers: results of SPREE. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2018a. DOI: 10.1002/UOG.19039.

TAN, M. Y. et al. Screening for pre-eclampsia by maternal factors and biomarkers at 11–13 weeks’ gestation. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2018b. DOI: 10.1002/UOG.19112.

TIRUNEH, S. A. et al. Externally validated prediction models for pre-eclampsia: systematic review and meta-analysis. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2023. DOI: 10.1002/uog.27490.

TOWNSEND, R. et al. Prediction of pre-eclampsia: review of reviews. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2019. DOI: 10.1002/UOG.20117.

TSIAKKAS, A. et al. Maternal serum soluble fms-like tyrosine kinase-1 at 12, 22, 32 and 36 weeks’ gestation in screening for pre-eclampsia. Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2016. DOI: 10.1002/UOG.15817.

WU, P. et al. Early Pregnancy Biomarkers in Pre-Eclampsia: A Systematic Review and Meta-Analysis. International Journal of Molecular Sciences, v. 16, p. 23035–23056, 2015. DOI: 10.3390/IJMS160923035.

Downloads

Publicado

10/21/2026

Edição

Seção

Artigos

Como Citar

HASSEM, Rafaela Maradey; SILVA, Ana Aisha Arruda Camarini da; BRITO, João Lucas Dias; CORDEIRO, Tom Oliveira da Cruz-Lima; MORAIS, Stella Rocha de; COSTA, Maria Fernanda Santos de Almeida da. Valor preditivo incremental de biomarcadores do primeiro trimestre adicionados a fatores maternos e marcadores biofísicos para predição de pré-eclâmpsia: revisão sistemática de estudos de modelos de predição. Journal of Social Issues and Health Sciences (JSIHS), [S. l.], v. 3, n. 4, 2026. DOI: 10.5281/zenodo.23535778. Disponível em: https://ojs.thesiseditora.com.br/index.php/jsihs/article/view/713.. Acesso em: 28 out. 2026.