RESUMO
Resumo Objetivo: Avaliar a sensibilidade e especificidade do algoritmo WINROP na deteção de retinopatia de prematuridade (ROP) numa amostra de prematuros portugueses. Métodos: Estudo retrospetivo que incluiu todos os recém-nascidos prematuros (RN) submetidos a rastreio de ROP no Centro Hospital Universitário do Porto entre Janeiro de 2010 a Maio de 2016. A idade gestacional (IG), peso à nascença e os pesos semanais dos RN, até uma idade pós-menstrual de 35-36 semanas, foram introduzidos na aplicação online do WINROP, que sinaliza com uma mensagem de alarme os RN em risco de desenvolver ROP tipo 1, que requer tratamento. Resultados: De um total de 496 RN submetidos a rastreio de ROP, 20 foram excluídos do estudo por registos incompletos e 101 por IG≥32 semanas. Dos RN com uma IG≥ 32 semanas, um desenvolveu ROP tipo 1 e foi submetido a tratamento. Dos 375 RN introduzidos no modelo WINROP, 231 (62%) registaram um sinal de alarme. Todos os RN com ROP tipo 1 foram identificados pelo sinal de alarme. O tempo médio entre o sinal de alarme e o tratamento foi de 11 semanas. O algoritmo WINROP apresentou uma sensibilidade e um valor preditivo negativo de 100% e uma especificidade de 42%. Conclusão: O modelo WINROP demonstrou ser sensível na deteção de prematuros com necessidade de tratamento. Embora com um valor de especificidade menor, a aplicação do algoritmo pode ajudar a reduzir substancialmente o número de exames realizados. Uma das limitações do modelo consiste na exclusão de RN com IG≥32 semanas.
Abstract Objective: To evaluate the sensitivity and specificity of the WINROP algorithm for predicting retinopathy of prematurity (ROP) in a population of Portuguese preterm infants. Methods: Retrospective study of all newborns who underwent ROP screening at Hospital Universitário do Porto from January 2010 to May 2016. Gestational age (GA), birthweight and weekly postnatal weight measurements of the newborns, up to a postmenstrual age of 35-36 weeks, were entered in the online application of WINROP, which signals with an alarm the newborns who are at risk of developing ROP type 1, which requires treatment. Results: Of a total of 496 RN undergoing ROP screening, 20 were excluded from the study by incomplete records and 101 by GA ≥32 weeks. Of the newborns with a GA≥32 weeks, one developed ROP type 1 and was treated. Of the 375 newborns introduced in the WINROP application, 231 recorded an alarm signal. All the newborns with type 1 ROP were identified by the alarm signal. The WINROP algorithm presented a sensitivity and a negative predictive value of 100% and a specificity of 41%. The mean time between the alarm signal and the treatment was 10 weeks plus 6 days. Conclusion: The WINROP model was 100% sensitive in the detection of preterm infants requiring treatment for ROP. Besides its lower specificity, WINROP application can reduce substantially the number of exams in ROP screening. One of the limitations of the model is the exclusion of newborns with GA≥32 weeks.