A epidemia do Diabetes mellitus encontra a pandemia da SARS-CoV-2 (COVID-19) / The Diabetes mellitus epidemic meets the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic

A pandemia da doença coronavírus 2019 (COVID-19; SARS-Co-2) surgiu como um dos maiores desafios enfrentados pela humanidade. O diabetes mellitus, associado a hiperglicemia crônica, favorece comorbidades que podem ampliar o risco de severidade ou morte quando associado a viremia de COVID-19. A Idade avançada, múltiplas morbidades, hiperglicemia, doença cardíaca e resposta inflamatória severa são preditores de desfechos desfavoráveis na presença da viremia. Os diferentes aspectos da COVID-19 e suas associações com o diabetes mellitus, são abordados. A relação da enzima conversora de angiotensionogênio (ACE2), o controle glicêmico e diferentes aspectos da severidade e prognóstico são descritos em relação ao diabetes-COVID-19. Também são comentadas as medidas para prevenir a propagação da viremia com ênfase em orientações e no gerenciamento de procedimentos hospitalares e ambulatórias para o paciente com diabetes, em particular no sistema público de saúde. Esta revisão resume o conhecimento atual e os desafios percebidos para prevenção e gestão de COVID-19 em pessoas com diabetes

Desenvolvimento e validação de sistema de apoio à decisão em urinálise com inteligência artificial utilizando redes neuronais

Orientador: Prof. Dr. Geraldo PichethCo-orientador: Prof. Dr. Roberto Tadeu RaittzDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Programa de Pós-Graduação em Bioinformática. Defesa: Curitiba, 03/02/2011Inclui referênciasÁrea de concentração : BioinformáticaResumo: A urinálise contempla uma avaliação semi-quantitativa de analitos e contagem diferencial de células presentes na urina. A análise fornece informações diagnósticas relevantes principalmente sobre o sistema urinário e renal. Neste trabalho, foi estudada a aplicação de redes neuronais aplicadas a tomada de decisão sobre a liberação do ensaio de urinálise, comparada ao processo de decisão realizados por profissionais do laboratório clínico. Registros de resultados de urinálise (n=140.482), anô imos, foram obtidos no Laboratório Municipal de Curitiba, após a aprovação da pesquisa pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos da UFPR (CAE: 0106.0.091.000-09). Os pacientes em estudo apresentaram idade média de 38 anos, com amplitude de variação de 0 a 101 anos. A predominância do sexo feminino foi superior a 65% na amostra. Quando os elementos do ensaio foram analisados individualmente, alterações nas concentrações de esterase leucocitária e hemoglobina, bem como as contagens de leucócitos e eritrócitos estão presentes em cerca de 95% de todos os pacientes com alterações na urinálise. Aplicando-se classificação da amostra baseada em valores de referência, cerca de 65% dos registros mostraram no mínimo um parâmetro urinário fora dos valores de referência. Quando a mesma amostra foi classificada por profissionais, que consideram além dos valores de referência, a consistência entre ensaios relacionados (esterase leucocitária-contagem de leucócitos; hemoglobina-contagem de eritrócitos) para a liberação dos ensaios, cerca de 30% dos resultados ficaram "retidos" para análises posteriores de verificação devido a inconsistência nos resultados. Duas redes neuronais (MLP, multilayer perceptron e FAN, free associative neurons) foram treinadas, testadas e validadas, utilizando como critérios de grupos os resultados dos profissionais designados "liberados" e "retidos". O treinamento das redes mostrou que para a rede MLP o banco de dados deve ser "balanceado", números equilibrados de registros "liberados" e "retidos" para a obtenção do melhor desempenho. Para permitir o acesso ao banco de dados e facilitar a obtenção de resultados um software de apoio foi desenvolvido e utilizado em todo o trabalho. As redes neuronais em estudo foram avaliadas com uma amostra de 484 pacientes da rotina, avaliado por dois profissionais. A rede MLP apresentou uma divergência de cerca de 9 a 12% (sensibilidade 100%; especificidade 90,1%) e om os profissionais, significativamente menor que a rede FAN, 17 a 19% (sensibilidade 39,0% e especificidade 86,9%), respectivamente. A comparação entre o desempenho das redes neuronais com o banco de dados, superior a 100.000 registros, mostrou que a rede MLP apresentou desempenho compatível ao dos profissionais (29,5% vs 21,6%, respectivamente) na classificação dos ensaios retidos. A rede FAN reteve menos amostras (18,2%) sugerindo a maior divergência com a resposta dos profissionais. Em síntese, é possível afirmar que a rede neuronal MLP (Multilayer Percetrons) validada com uma base de dados "balanceada" permite identificar padrões liberação e retenção de resultados de forma a mimetizar os critérios de profissionais para o ensaio de urinálise. Também o programa computacional em linguagem Python, tilizando a rede MLP, desenvolvido para acessar o banco de dados e classificar a amostra apresentou bom desempenho e segurança, sendo recomendado para uso no laboratório clínico.Abstract: The urinalysis assay represents a combination of semi-quantitative analysis of the differential cells counts in urine. This analysis provides relevant information mainly on the renal and urinary systems. The aim of the work was to compare the study of neural networks associated with laboratory decision support systems, against the process of clinical laboratory professionals’ decisions. A de-identified clinical database (140.482 records) was obtained from Laboratório Municipal de Curitiba. The research was approved by UFPR Ethical Committee for Research with Humans (CAE: 0106.0.091.000-09). The sample population showed mean age of 38 years with an age range of 0-101 years. Females predominated at more than 65%. When individual urinalysis components were quantified the concentration of leucocytes esterase and haemoglobin, as well as the count of leucocytes and erythrocytes occurred in about 95% of all pathologic cases. When reference value was appliedto the sample classification, about 65% of all cases were outside the reference values by at least one parameter. Laboratory clinical professionals often consider beyond the reference values: the consistency of the associated parameters (leucocytes esterase concentration vs. leucocytes count; haemoglobin concentration vs. erythrocyte count) on the criteria for the "release" or "hold" of the result. When the sample was analyzed by professionals about 30% was "held" for additional nvestigation due to inconsistency in results. Two neural networks Multi Layer Perceptron (MLP) and Free Associative Neurons (FAN) were trained, tested and validated, applying the laboratory professional’s criteria for result "release" or "hold". The MLP network showed that the training with a "balanced" data set (characterized by the some number of groups "release" and "hold") improved performance . To access the atabase and facilitate the work software was developed and utilized throughout the entire project. The two studied networks were evaluated with a sample of 484 routine patients, previously screened by the professionals. The MLP network showed a discrepancy of about 9- 12% (sensitivity 100%; specificity 91.1%) when compared to professionals. These results were significantly lower that those obtained using the network FAN (17-19%) which showed a sensitivity of 39% and a specificity of 89.9%. The comparison of the performance of the studied neural networks with a large data set (n>100.000 registers) revealed that the MLP network produced a performance closer to those of professionals (21.6% vs. 29.5%, respectively) for the detection of "hold" samples. In summary we can highlight that MLP neural network, validated with a "balanced" data set, was able to identify the pattern of urinalysis results released, comparably with the laboratory professionals .Also, the software developed (written in Python) for the MLP network showed a good performance and safety and thus we recommended it’s application. in the clinical laboratory

Prevalência do diabetes mellitus gestacional e desenvolvimento de sistemas informatizados para auxiliar no diagnóstico e monitoramento

Orientador: Prof. Dr. Geraldo Picheth.Coorientador: Prof. Dr. Glaucio Valdameri.Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. Defesa : Curitiba, 12/12/2018.Inclui referências: p. 110-121.Resumo: Introdução. Diabetes Mellitus Gestacional (DMG), intolerância à glicose se iniciada na gestação, tem alta prevalência no Brasil e no mundo. O DMG está associado a um significante aumento de morbidade materna e neonatal com efeito também transgeracional. Os critérios para o diagnóstico do DMG estão assentados na quantificação plasmática da glicemia de jejum e no TOTG.Objetivos. Dois objetivos centrais foram enfrentados. analisamos registros laboratoriais para estabelecer a prevalência do DMG no início da gestação, no período de 24-28 semanas e o intervalo de referência para a glicemia de jejum, em uma população da cidade de Curitiba, estado do Paraná, Sul do Brasil. Na sequência, foram desenvolvidos softwares para auxílio diagnóstico e um banco de dados dedicado com um sistema de geolocalização e notificação para os pacientes.Material e Métodos. Registros não identificados, obtidos no LMC, uma unidade de saúde terciária, foram utilizados. A mediana da idade das gestantes foi 25 (21-30) anos, com variação entre 12 a 47 anos. A glicêmica foi quantificada no plasma (NaF-EDTA) pelo método da hexoquinase-UV automatizado (Cobas c502; CVa<2,0%). A prevalência do DMG foi estimada em dois períodos da gestação. No início da gestação (4 a 12 semanas), os registros (n=39.455) de glicemia de jejum foram obtidos no mesmo dia do teste de gravidez positivo (quimiluminescência). A prevalência do DMG no período 24-28 semanas de gestação foi estimada com registros (n=61.242) obtidos do teste oral de tolerância à glicose. Os critérios utilizados para o diagnóstico do diabetes foram aqueles estabelecidos pelo IADPSG - HAPO e IADPSG - WHO. No início da gestação glicemia de jejum 92 mg/dL, e no período de 24-28 semanas, glicemia de jejum 92 mg/dL, carga oral de 75-g de glicose, seguidos de 1-hora 180 mg/dL, e 2-horas 153 mg/dL, foram os principais critérios utilizados na caracterização do DMG. Outros elementos associados à disglicemia como a hipoglicemia severa (glicemia 54 mg/dL) foram avaliados. O software d-GDM, o banco de dados, o sistema de geolocalização e envio de notificação foram desenvolvidos com programas livres. O programa MedCalc versão 18.5 (MedCalc Software bvba, Ostend, Bélgica) foi utilizado em todas as análises. Probabilidade inferior a 5% (P<0,05) foi considerada significativa. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética (CAAE: 39460414.0.0000.0102). Resultados e discussão. A prevalência do DMG no início da gestação foi estimada em 9,5% (IC 95%, 9,2-9,8%) e no período de 24-28 semanas 12,6% (12,3-12,9%). A prevalência observada é menor, quando comparada ao único estudo brasileiro consistente disponível (18%), e intermediária quando comparada à outras populações (5-45%). A hipoglicemia severa é um evento raro (0,04%) e o diabetes pré-gestacional (PDMG) estimado em 0,56% e 0,86%, para o início da gestação e nas 24-28 semanas, respectivamente. O intervalo de referência (CLSI C28-A3) não paramétrico, para glicemia de jejum, no período entre 4-28 semanas de gestação (n=97.842) foi 67-95 mg/dL, sendo demostrado redução da mediana da glicemia de 2 mg/dL do início da gestação (80 mg/dL) para o segundo trimestre (78 mg/dL). O padrão da glicemia de jejum é similar ao descrito para o estudo HAPO (mediana 77-80 mg/dL). Também foi demostrado o efeito da concentração da glicemia de jejum sobre o critério diagnóstico do DMG. Variações de 1 mg/dL na glicemia de jejum, acima ou abaixo de 92 mg/dL (valor de corte recomendado nas diretrizes nacionais e internacionais) pode alterar a frequência do DMG em até 19%. A idade mostrou correlação significativa e fraca com a glicemia de jejum (r=0,183; P<0,001), com a estimativa por regressão, idade (anos) = 0,153 x glicemia de jejum (mg/dL) + 13,6. O programa d-GDM desenvolvido, aplica os critérios do IADPSGWHO, e de forma amigável e simples, oferece auxílio ao diagnóstico para profissionais da saúde, minimizando erros e agilizando o diagnóstico do DMG. O banco de dados associado ao sistema de geolocalização e notificação das gestantes, tem potencial para oferecer à Gestores de Saúde Pública (SUS), ferramentas para otimizar o acompanhamento das gestantes de risco e através das notificações automáticas favorecer o controle glicêmico autogerenciado das pacientes. O trabalho de pesquisa em tela oferece novas informações quanto a prevalência do DMG e características da disglicemia na população em estudo. Os programas d-GDM e sistemas de geolocalização e notificação buscam preencher lacunas, com apoio de informática, para o gerenciamento do processo patológico em estudo.Abstract: Introduction. Gestational diabetes mellitus (GDM), a glucose intolerance that begins during pregnancy, has a high prevalence in Brazil and worldwide. GDM is associated with a significant increase in maternal and neonatal morbidity with a transgenerational effect. The criteria for the diagnosis of GDM are based on the plasma quantification of fasting glucose and the oral glucose tolerance test (OGTT). Aims. Two objectives were pursued, we analyzed laboratory registers to establish the prevalence of GDM at the beginning of gestation, in the period of 24-28 weeks and, the reference interval for fasting glycemia in a population of the city of Curitiba, state of Paraná, Southern Brazil. Following that, softwares were developed for diagnostic assistance, a dedicated database linked to a geolocation and notification system for patients with GDM. Material and methods. Unidentified registers, obtained at the Municipal Laboratory of Curitiba, a tertiary health unit, were used. The median age of the pregnant women was 25 (21-30) years, ranging from 12 to 47 years. Glycemia was quantified in plasma (NaF-EDTA) by the automated hexokinase-UV method (Cobas c502; CVa <2.0%). The prevalence of GDM was estimated at two periods of gestation. At early gestation (4-12 weeks), fasting glucose (n = 39,455) registers were captured on the same day as the positive pregnancy test (chemiluminescence). The prevalence of GDM in the period 24-28 weeks of gestation was estimated with records (n = 61,242) obtained from the oral glucose tolerance test. The criteria used for the diagnosis of diabetes were those established by the IADPSG-HAPO (International Association for the Diabetes and Pregnancy Study Group) and IADPSG-WHO (World Health Organization). At the beginning of gestation, fasting blood glucose 92 mg/dL, and in the period of 24-28 weeks, fasting blood glucose 92 mg/dL, oral loading of 75-g glucose, followed by 1-hour 180 mg/dL, and 2-hours 153 mg/dL, were the main criteria used in the characterization of GDM. Other elements associated with dysglycemia such as severe hypoglycemia (blood glucose 54 mg/dL) were evaluated. The d-GDM software, the database, the geolocation system and sending notification were developed with free programs. The MedCalc version 18.5 was used in all analyzes. Probability less than 5% (P <0.05) was considered significant. The Ethics Committee approved this study (CAAE: 39460414.0.0000.0102). Results and discussion. The prevalence of GDM at the beginning of gestation (4-12 weeks) was estimated at 9.5% (95% CI, 9.2-9.8%) and in the 24-28 week period 12.6% (12.3-12.9%). The observed prevalence is lower when compared to the only available consistent Brazilian study of 18%, and intermediate when compared to other populations (5-45%). Severe hypoglycemia is a rare event (0.04%) and pre-gestational diabetes (PDMG) estimated at 0.56% and 0.86%, for the beginning of gestation and at 24-28 weeks, respectively. The non-parametric reference interval (CLSI C28-A3) for fasting glucose in the period between 4-28 weeks of gestation (total sample, n = 97,842) was 67-95 mg/dL, and a reduction in the median glycemia 2 mg/dL at the start of gestation (80 mg/dL) for the second trimester (78 mg/dL). The pattern of fasting glycemia is similar to that described for the HAPO study (median 77-80 mg/dL). The effect of fasting blood glucose concentration on the diagnostic criteria of GDM was also demonstrated. Variations of 1 mg/dL in fasting glycemia above and below 92 mg/dL (recommended cut-off point in national and international guidelines) may change the frequency of DMG by up to 19%. Age showed a significant and weak correlation with fasting glycemia (r = 0.183; P <0.001), with regression estimation, age (years) = 0.153 x fasting glycemia (mg/dL) + 13.6. The developed d-GDM program, which applies the IADPSG-WHO criteria, and in a friendly and simple way, offers diagnosis assistance to health professionals, minimizing errors and speeding up the diagnosis of GDM. The database associated with the system of geolocation and notification of pregnant women has the potential to offer to Public Health Managers (SUS) tools to optimize the follow-up of pregnant women at risk and through automatic notifications to promote self-managed glycemic control of the patients. In summary, the research work offers new information about the prevalence of DMG and characteristics of dysglycemia in the study population. The d-GDM programs and geolocation and notification systems seek to fill gaps, with computer support, to manage the pathological process under study

Pre-analytical phase management: a review of the procedures from patient preparation to laboratory analysis

The pre-analytical phase encompasses all the procedures before the start of laboratory testing. This phase of the testing process is responsible for the majority of the laboratory errors, since the related procedures involve many sorts of non-laboratory professionals working outside the laboratory setting, thus without direct supervision by the laboratory staff. Therefore, either correct organization or management of both personnel and procedures that regard blood specimen collection by venipuncture are of fundamental importance, since the various steps for performing blood collection represent per se sources of laboratory variability. The aim of this (non-systematic) review addressed to healthcare professionals is to highlight the importance of blood specimen management (from patient preparation to laboratory analyses), as a tool to prevent laboratory errors, with the concept that laboratory results from inappropriate blood specimens are inconsistent and do not allow proper treatment nor monitoring of the patient

Evaluation of 1,5-Anhydroglucitol as a Biomarker for Type 2 Diabetes Mellitus in Patients without Overt Nephropathy

1,5-Anhydroglucitol (1,5-AG) is a non-fasting glycemic marker that responds to hyperglycemia excursions. The reduction in serum levels of 1,5-AG is associated with an increase in postprandial glycemia and glycosuria, phenomena that increase the risk and severity of diabetic complications. The objective is to assess the ability of 1,5-AG to discriminate type 2 diabetes (T2D) patients without overt kidney disease, for screening or diagnostic purposes. The Human Research Ethics Committee of Universidade Federal do Paraná (UFPR) approved the project. Serum samples from 567 individuals classified as healthy subjects (n = 291) and T2D (n = 276) with moderate glycemic control (HbA1c of 7-8%), matched by gender, were analyzed. Serum 1,5-AG levels were measured using an automated enzymatic method (GlycoMark, Inc.). Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis for 1,5- AG showed sensibility of 65.3% and specificity of 91.1% to detect T2D at cut-off point of 92 µmol/L. The results were similar to the groups’ discrimination by glycemia (sensibility/specificity, 62.2%; 89.0%) at cut-off point of 6.3 mmol/L. HbA1c was the best discriminator (sensibility/specificity, 87.4%; 94.2%) at a cut-off point of 5.8% (40 mmol/mol). The serum 1,5-AG concentration was not able to discriminate T2D in the presence of moderate glycemic control with no overt nephropathy