ANÁLISIS COMPARATIVO DE MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA PREDICCIÓN DEL RIESGO DE SÍNDROME DE DOWN

El descubrimiento de la asociacion entre el Sindrome de Down (SD) y los bajos niveles de concentracion de alfa-fetoproteina (AFP) en suero materno (Merkatz et al., 1984), asi como la argumentacion de Bogart, en 1987, de que los elevados niveles de Gonadotropina Corionica Humana (HCG) en suero materno son aun mas efectivos para detectar la cromosomopatia; conllevaron al estudio y la formulacion de diversos metodos para predecir la existencia de un feto con trisomia 21 (T21). A partir de este momento se combinaron las concentraciones de AFP y HCG para mejorar los pronosticos y se agrego el factor de riesgo que constituye la edad de la embarazada; delimitandose asi tres de los elementos que suelen ser utilizados para detectar tempranamente esta cromosomapatia. En este articulo realizaremos una comparacion de los resultados obtenidos a traves de tres metodos estadisticos (Metodo de Crossley, Regresion Logistica y Analisis discriminante Logistico) teniendo en cuenta una muestra de 25660 embarazadas, donde solo 25 resultaron ser portadoras de fetos con Sindrome de Down. Resaltaremos el metodo de Regresion Logistica por su 88%, por ciento de deteccion del Sindrome y su sencilla implementacion. ABSTRACT The discovery of an association between Down’s syndrome (SD) pregnancies and lower levels of maternal serum of alfa_fetoproteina (AFP), (Merkatz et al., 1984), and later, in 1987 when Bogart has shown that elevated maternal serum human chorionic gonadotrophin (HCG) levers are more effective than low AFP levels for the detection of Down’s syndrome. Carry out to a different method was study and formulated to predict the Down’s syndrome. At that time the AFP and HCG results were combined with maternal age. These are three elements usually analyzed by a great number of authors to detecting early this chromosome abnormality. In this paper we will show the results of three statistical methods (Crossley’s method, Logistic Regression and Logistic Discriminant Analysis). We have a sample of 25 Down’s syndrome and 25635 controls. We will show the superiority of the Logistic Regression method with a higher detection rate (88%), as well as to their simple implementation. Key words: Down Syndrome, Maternal age, Human chorionic gonadotrophin (HCG), Alpha-fetoprotein (AFP), Logistic Regression and Discriminant Analysis.