Comparação entre métodos de avaliação da glicemia: quais os mais precisos?

Estudo comparou três diferentes métodos de avaliação da glicemia (convencional, glicosímetro e um equipamento com inteligência artificial).

O diabetes mellitus (DM) é uma das doenças crônicas mais prevalentes no mundo, com elevada morbimortalidade. Sua adequada prevenção e controle passa por medidas farmacológicas e não farmacológicas associadas a avaliações clínicas e exames complementares de rotina (como avaliação da glicemia).

Ouça também: Novidades no tratamento do diabetes: monitorização contínua da glicemia [podcast]

A determinação da glicemia pode ser feita através de equipamentos do tipo point of care (teste laboratorial remoto ou teste à beira leito) utilizados pelos próprios pacientes em unidades de saúde ou farmácias. É uma forma simples, rápida, barata e amplamente disponível, assim como exames laboratoriais de análise de glicose no sangue.

Comparação entre métodos de avaliação da glicemia: quais os mais precisos?

O estudo

Com o objetivo de correlacionar os níveis de glicemia encontrados em três diferentes metodologias (análise laboratorial convencional, glicosímetro e um novo equipamento de point of care com inteligência artificial), foi desenhado um estudo experimental, descritivo de corte transversal.

Ao todo, foram selecionados 20 voluntários, compostos por um grupo heterogêneo de indivíduos de ambos os sexos, de diferentes idades, sadios e diabéticos, com e sem jejum, a fim de obter amostras com grande variabilidade glicêmica, devido à faixa analítica dos ensaios empregados.

Amostras de sangue total (capilar) foram avaliadas no glicosímetro (HGT) e no aparelho com inteligência artificial, seguida da coleta de sangue venoso fluoretado (plasma) para a análise laboratorial convencional, realizadas em duplicata, com a média dos resultados obtidos utilizada para a análise estatística.

Resultados

Mediante a análise de correlação em comparação dos postos, entre as amostras dosadas em todas as metodologias, procedeu-se o cálculo do coeficiente de correlação de Spearman. Esse coeficiente é dado em um número absoluto, que varia de 0 a 1 (quanto mais próximo de 1, mais forte é a correlação observada).

Quando comparados os resultados entre as glicemias mensuradas pelo glicosímetro (HGT) e pelo equipamento de inteligência artificial, foi encontrado um coeficiente de correlação de Spearman (R²) de 0,847, indicando uma forte correlação positiva, com significância estatística (p < 0,001).

Da mesma maneira, a correlação das glicoses obtidas entre o HGT e a análise laboratorial tradicional apresentou um coeficiente de 0,822, sugerindo também uma forte correlação positiva e estatisticamente significante (p < 0,001).

Por último, quando comparadas as dosagens de glicose no aparelho de inteligência artificial com as realizadas no laboratório clínico, o coeficiente de Spearman calculado foi igual a 0,755, ainda indicando uma forte correlação positiva (embora já próxima de uma correlação moderada), também com significância estatística (p < 0,001).

Discussão

A metodologia considerada padrão ouro para a dosagem da glicose, e que é utilizada nos ensaios laboratoriais tradicionais, é a glicose oxidase (técnica espectrofotométrica). Os glicosímetros em geral, também conhecidos como hemoglicotestes (HGT), utilizam fitas reagentes, em sistemas foto ou amperométricos.

Já o novo equipamento point of care para aferição da glicose utilizando princípios de inteligência artificial, desenvolvido por uma startup brasileira, faz as análises por colorimetria e imunocromatografia. Logo após a análise, os resultados são enviados automaticamente para o laboratório central do fabricante, onde são verificados e liberados, sendo disponibilizados ao paciente por meio de um aplicativo de celular.

As médias e os desvio padrão das glicemias, determinadas tanto pelo método laboratorial convencional quanto pelo HGT, se mostraram bem próximas (117,9±30 e 114,2±28 mg/dL, respectivamente). Em contrapartida, as médias encontradas no equipamento com inteligência artificial foram cerca de 40% superiores (159,0±48 mg/dL) aos dos dois primeiros métodos.

Saiba mais: Impacto dos monitores contínuos de glicemia (CGMs) no diabetes mellitus tipo 1

Se levarmos em consideração somente os dados da análise estatística, podemos inferir que os resultados encontrados em todas as metodologias não apresentam uma diferença muito significativa.

Entretanto, em relação à tomada de decisão clínica, as médias de concentrações de glicose pode ser a diferença entre a identificação de indivíduos normoglicêmicos, pré-diabéticos e diabéticos, sugerindo que, apesar de uma forte correlação, isso não seja necessariamente uma evidência de que o resultado seja confiável do ponto de vista da interpretação clínica.

Mensagem final

O estudo demonstrou que os resultados de glicose obtidos entre as três metodologias são compatíveis, existindo uma correlação positiva forte, com significância estatística, entre os resultados observados.

Todavia, apesar da forte associação, a comparação dos resultados detectados entre o equipamento de inteligência artificial com as metodologias mais consolidadas (análise laboratorial e HGT), foi em média 40% maior, impactando assim na interpretação correta do resultado.

A incorporação de novas tecnologias no Laboratório Clínico é um caminho sem volta e de extrema importância, agregando valor aos resultados. Entretanto, é necessário que a sua utilização de rotina seja precedida de todos os cuidados necessários para que se garanta uma boa prática laboratorial, assegurando assim a confiabilidade e aplicabilidade dos resultados.

Avaliar artigo

Dê sua nota para esse conteúdo

Selecione o motivo:
Errado
Incompleto
Desatualizado
Confuso
Outros

Sucesso!

Sua avaliação foi registrada com sucesso.

Avaliar artigo

Dê sua nota para esse conteúdo.

Você avaliou esse artigo

Sua avaliação foi registrada com sucesso.

Baixe o Whitebook Tenha o melhor suporte
na sua tomada de decisão.
Referências bibliográficas: Ícone de seta para baixo
  • Oliveira GG, Barcelos RP, Siqueira LO. Analysis of correlation of glucose dosage by glycosimeter, laboratory dosage and artificial intelligence equipment. J Bras Patol Med Lab. 2022;58:1-6. DOI: 10.1900/JBPML.2022.58.414.

Especialidades