Metanálise da acurácia dos sistemas de apoio à decisão no apoio ao diagnóstico de retinopatia diabética

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A Retinopatia Diabética é uma das complicações microvasculares mais comuns da doença diabética, sendo responsável pelos casos de deficiência visual e cegueira nesses pacientes. É potencialmente considerada a maior razão de cegueira em adultos entre 20 e 60 anos, e em 45% dos afetados a causa primordial é a Diabetes Mellitus. Nesse contexto, essa pesquisa tem como objetivo avaliar a acurácia de Sistemas de Apoio à Decisão no apoio ao Diagnóstico de Retinopatia Diabética por meio de uma Revisão Sistemática e Metanálise de estudos de Acurácia Diagnóstica. A estratégia de busca foi realizada fazendo-se uma pesquisa exaustiva nas bases de dados Medline, Cancerlit, Lilacs, Embase, Scopus, Cochrane, IBECS, BIOSIS, Web of Science e Literatura Cinza, por publicações realizadas entre janeiro de 1970 a maio de 2015. Foram incluídos estudos primários de acurácia diagnóstica transversais e de coorte, que avaliaram imagens com ou sem Retinopatia Diabética em indivíduos com Diabetes (condições alvo) por meio dos Sistemas de Apoio a Decisão (teste em avaliação). A metanálise foi desenvolvida nos softwares Meta-Disc® versão 1.4 e Review Manager versão 5.3.5. Doze estudos primários, incluindo 10.195 imagens preencheram os critérios de inclusão e foram analisados. A probabilidade pré-teste de Retinopatia Diabética foi de 15,93%; 89,41% (1452/1624) dos casos de Retinopatia Diabética e 35,18% (3015/8571) dos casos negativos pelo padrão ouro foram positivos nos Sistemas de Apoio à Decisão; a Odds Ratio Diagnóstica global foi de 55,06 (IC 95%: 26,05-116,38), assim, considerando a utilização dos Sistemas de Apoio à Decisão, a chance de um resultado positivo entre em sujeitos com Retinopatia Diabética é 55,06 vezes maior do que a chance de um resultado positivo em indivíduos com imagens de retina normais. Apesar da heterogeneidade apresentada entre os estudos incluídos nesta Metanálise, a chance de acerto dos Sistemas de Apoio a Decisão foi alta no apoio ao diagnóstico de Retinopatia Diabética, assim, nossos resultados mostraram que esses sistemas representam um método preciso e não invasivo de apoio ao diagnóstico de Retinopatia Diabética.

Descrição

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.

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