Retinopatia diabética : prevalência, diagnóstico por algoritmo de aprendizado de máquina e preditores clínicos

O diabetes mellitus é uma doença crônica que apresenta alta prevalência e causa complicações microvasculares, dentre as quais a retinopatia diabética (RD), que representa uma das principais causas de cegueira evitável na população em idade economicamente ativa. No Brasil, estudos disponíveis sobre a prevalência de RD são regionais e com amostras pequenas. O rastreamento da RD é de extrema importância tendo em vista que as alterações iniciais são assintomáticas e a perda de visão induzida pela RD pode ser evitada pela detecção precoce e tratamento eficaz. Sua triagem é considerada uma das iniciativas mais custo-efetivas no tratamento do diabetes, no entanto no Brasil o rastreio é muito baixo. Desta forma estudar a prevalência da RD, a fim de dimensionar o problema e priorizar o seu rastreamento pode permitir o tratamento correto e em tempo adequado. Foi conduzida revisão sistemática com metanálise para avaliar a prevalência da RD no Brasil, usando as bases PubMed, EMBASE e Lilacs, buscando estudos publicados até fevereiro de 2022. Foram incluídos 72 estudos (n=29.527 indivíduos). Entre os pacientes com diabetes no Brasil, a prevalência de RD foi de 36,28% (IC 95% 32,66–39,97, I2 98%), sendo maior em pacientes com diabetes de longa duração e do Sul do Brasil. Um dos limitantes para que as taxas de rastreio estejam abaixo do esperado é a falta de oftalmologistas diante do grande número de exames que devem ser realizados. Alternativas para este problema incluem o rastreamento através da realização de retinografias por técnico não médico e a interpretação preliminar por softwares com sistema de avaliação automatizado, que tem demonstrado sensibilidade e especificidade aceitáveis em outros países, fornecendo precisão de diagnóstico e otimização de fluxo de trabalho. A validação desse método em amostras independentes é de extrema importância a fim de verificar sua reprodutibilidade, além do fato do fundo da retina e das lesões de RD poderem variar consideravelmente entre diferentes etnias. Dessa forma foi conduzido um estudo de método diagnóstico para desenvolver e testar algoritmo de aprendizado de máquina na interpretação de retinografias, sendo desenvolvida e treinada uma rede neural convolucional para a classificação de imagens usando quatro bancos contendo 15816 fotografias coloridas de retina de brasileiros. Foram avaliadas sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC do algoritmo para detecção de RD referenciável (RD não proliferativa moderada ou pior e/ou edema macular clinicamente significativo), que foram calculados com base no padrão-ouro (avaliação por dois médicos 15 oftalmologistas). Em relação aos avaliadores humanos, para detectar RD referenciável, o algoritmo alcançou uma área sob a curva ROC de 0,984, apresentando no ponto de maior eficiência 92,48% de especificidade e 95,91% de sensibilidade. Além da avaliação ocular e da estratificação de risco de dano visual, o exame da retina constitui maneira não invasiva para avaliar o estado sistêmico da saúde, tornandose importante biomarcador para a gestão do cuidado com o diabetes. A RD e a doença renal do diabetes (DRD) são complicações microvasculares que podem ocorrer de forma independente ou em conjunto, contribuindo para aumentar a morbimortalidade. Assim, identificar preditores clínicos que determinam quais pacientes com DRD têm maior risco de desenvolver RD pode favorecer intervenções precoces para prevenir esse desfecho. Foi desenvolvido estudo transversal para avaliar o perfil dos pacientes com DRD de forma independente ou associada à RD. Foram incluídos 517 pacientes com DRD, dos quais 236 (45,6%) apresentavam RD. Em relação ao tipo de diabetes, 433 (83,7%) apresentava diabetes tipo 2 [64,7 (59 – 73) anos, 59,8% mulheres, 83,4% brancos] e 84 (16,3%) diabetes tipo 1 [46,6 ( 33,5 – 54,2) anos, 46,4% mulheres, 91,7% brancas]. Entre os pacientes com diabetes tipo 2 e RD, os participantes estavam mais frequentemente em uso de insulina [OR 3,63 (IC 95% 1,89 – 7,00)], tinham diabetes há mais tempo [OR 1,04 (IC 95% 1,02 – 1,07)] e tinham pressão arterial sistólica mais alta [OR 1,01 (IC 95% 1,00 – 1,02)]. Entre os participantes com diabetes tipo 1, nenhuma diferença foi observada. Os estudos realizados para a construção desta tese possibilitaram o dimensionamento da prevalência da RD no Brasil, o desenvolvimento e avaliação do desempenho de um algoritmo de aprendizado de máquina na identificação de RD que necessita ser referenciada ao oftalmologista e a avaliação de preditores clínicos que estão associados ao risco de RD em indivíduos com DRD. Os resultados apresentados preencheram uma lacuna do conhecimento no nosso país sobre a possibilidade do uso de algoritmo de aprendizado de máquina para melhorar o fluxo de rastreamento da RD; assim como, demonstraram a necessidade de um estudo multicêntrico, com amostras representativas e metodologia padronizada para avaliar a prevalência de RD no Brasil

Early neurovascular retinal changes detected by swept-source OCT in type 2 diabetes and association with diabetic kidney disease

Purpose To evaluate retinal thickness and capillary density in patients with type 2 diabetes (T2D) and their association with diabetic kidney disease (DKD) using swept-source optical coherence tomography (SS-OCT). Methods A cross-sectional study was conducted with T2D patients with mild or no diabetic retinopathy (DR) and nondiabetic controls. Inner retinal layer thickness was measured with SS-OCT. Retinal capillary density and the foveal avascular zone (FAZ) were measured with SS-OCT angiography (OCTA). SS-OCT parameters were compared in patients with and without diabetic kidney disease (DKD) and nondiabetic controls. Results 131 DKD eyes showed decreased ganglion cell layer plus (GCL+) (p = 0.005 TI; p = 0.022 I), retinal nerve fiber layer (RNFL) (p = 0.003), and central retinal thickness (CRT) (p = 0.032), as well as foveal avascular zone (FAZ) enlargement (p = 0.003) and lower capillary density in the superficial vascular plexus (p = 0.016, central quadrant), compared to controls. No statistically significant changes were found between diabetic patients without significant DKD and controls. Conclusion Our findings suggest early neurovascular damage in patients with T2D; these changes were more significant in patients with DKD. Larger longitudinal studies are warranted to determine the role of early neurovascular damage in the pathophysiology of severe DR

Prevalence of diabetic retinopathy in Brazil : a systematic review with meta-analysis

Aims To evaluate the prevalence of diabetic retinopathy (DR) in Brazilian adults with diabetes mellitus via a systematic review with meta-analysis. Methods A systematic review using PubMed, EMBASE, and Lilacs was conducted, searching for studies published up to February 2022. Random efect meta-analysis was performed to estimate the DR prevalence. Results We included 72 studies (n=29,527 individuals). Among individuals with diabetes in Brazil, DR prevalence was 36.28% (95% CI 32.66–39.97, I 2 98%). Diabetic retinopathy prevalence was highest in patients with longer duration of diabetes and in patients from Southern Brazil. Conclusion This review shows a similar prevalence of DR as compared to other low- and middle-income countries. However, the high heterogeneity observed—expected in systematic reviews of prevalence—raises concerns about the interpretation of these results, suggesting the need for multicenter studies with representative samples and standardized methodology

Man vs. machine : predicting hospital bed demand

Background: The recent literature reports promising results from using intelligent systems to support decision making in healthcare operations. Using these systems may lead to improved diagnostic and treatment protocols and to predict hospital bed demand. Predicting hospital bed demand in emergency department (ED) attendances could help resource allocation and reduce pressure on busy hospitals. However, there is still limited knowledge on whether intelligent systems can operate as fully autonomous, user-independent systems. Objective: Compare the performance of a computer-based algorithm and humans in predicting hospital bed demand (admissions and discharges) based on the initial SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) records of the ED. Methods: This was a retrospective cohort study that compared the performance of humans and machines in predicting hospital bed demand from an ED. It considered electronic medical records (EMR) of 9030 patients (230 used as a testing set, and hence evaluated both by humans and by an algorithm, and 8800 used as a training set exclusively by the algorithm) who visited the ED of a tertiary care and teaching public hospital located in Porto Alegre, Brazil between January and December 2014. The machine role was played by Support Vector Machine Classifier and the human prediction was performed by four ED physicians. Predictions were compared in terms of sensitivity, specificity, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Results: All graders achieved similar accuracies. The accuracy by AUROC for the testing set was 0.82 [95% confidence interval (CI) of 0.77–0.87], 0.80 (95% CI: 0.75–0.85), 0.76 (95% CI: 0.71–0.81) for novice physicians, machine, experienced physicians, respectively. Processing time per test EMR was 0.00812±0.0009 seconds. In contrast, novice physicians took on average 156.80 seconds per test EMR, while experienced physicians took on average 56.40 seconds per test EMR. Conclusions: Our data indicated that the system could predict patient admission or discharge states with 80% accuracy, which was similar the performance of novice and experienced physicians. These results suggested that the algorithm could operate as an autonomous and independent system to complete this task