Predicción del riesgo de retinopatía severa del prematuro

La retinopatía del prematuro (ROP, por sus siglas en inglés) es una de las principales causas de ceguera infantil, aunque la discapacidad visual se puede prevenir con la detección y el tratamiento adecuados.

En el contexto de los bebés prematuros, la epidemiología de la ROP está directamente relacionada con 2 factores principales: mortalidad neonatal y exposición a oxígeno supra fisiológico para reanimación.

La prevención primaria de la ROP, a través de una titulación cuidadosa del oxígeno, reduce efectivamente la incidencia de retinopatía del prematuro que requiere tratamiento (TR-ROP); sin embargo, existe un delicado equilibrio: una menor fracción de oxígeno inspirado reduce la probabilidad de desarrollar ROP pero en consecuencia, aumenta la probabilidad de mortalidad, y viceversa.

Para pecar de precavido, se suministra una fracción más alta de oxígeno inspirado y las UCIN son responsables de garantizar que ocurra la prevención secundaria, a través de exámenes de detección oportunos de ROP, para todos los pacientes neonatos en riesgo.

El riesgo de ceguera se puede reducir, pero no eliminar, con una prevención primaria y secundaria óptima; sin embargo, debido a que los resultados adversos a veces se pueden prevenir, la ROP es una de las principales causas de responsabilidad médico-legal en oftalmología.

Los exámenes de ROP ayudan a identificar los ojos que progresan a TR-ROP para que se puedan proporcionar tratamientos oportunos. Sin embargo, las pautas de detección deben equilibrar el riesgo de pasar por alto casos de TR-ROP con los riesgos de molestias y eventos potencialmente mortales derivados de las mismas pruebas.

En los Estados Unidos, las pruebas se recomiendan sobre la base de criterios demográficos (edad gestacional [EG] <31 semanas o peso al nacer [PN] <1501 g). Los exámenes comienzan a las 4 semanas de edad cronológica o a las 31 semanas de edad post menstrual (PMA), lo que ocurra más tarde, y se repiten cada 1 a 2 semanas hasta que la retina esté completamente desarrollada o hasta que la ROP requiera tratamiento.

En promedio, los bebés que cumplen con los criterios de detección reciben de 3 a 8 exámenes, pero menos del 10 % desarrollan TR-ROP. Por lo tanto, las pautas de detección actuales, aunque son muy sensibles, no son específicas y someten a los bebés de bajo riesgo a exámenes que no serían necesarios si se pudiera identificar mejor a los bebés de alto riesgo.

Usando numerosos modelos de riesgo, los investigadores intentaron agregar especificidad incorporando comorbilidades, pero muchas de ellas son raras o se confunden con PN y EG.

Los modelos con mejor desempeño han sido prometedores pero, hasta ahora, no han sido bien generalizables a poblaciones más grandes y diversas. En última instancia, estos modelos no han ganado terreno porque no lograron garantizar una sensibilidad del 100 % o su implementación fue clínicamente poco práctica.

Aquí, se exploró si la especificidad de los modelos de riesgo puede ser mejorada al incluir información biométrica. El aprendizaje profundo (DL) ha sido prometedor para el diagnóstico objetivo de ROP y puede ser útil para la detección.

Trabajos anteriores que utilizaron el algoritmo de estudio de Imágenes e Informática en Retinopatía del Prematuro (Imaging and Informatics in Retinopathy of Prematurity Deep learning (i-ROP DL)) sugirieron que un algoritmo derivado del DL score de gravedad vascular (VSS) puede identificar a los bebés que progresan a TR-ROP semanas antes del tratamiento.

Para abordar esta brecha en el conocimiento, los autores incorporaron el resultado del algoritmo i-ROP DL en un modelo de riesgo predictivo para TR-ROP incidente.

La hipótesis es que agregar información biométrica relevante para ROP puede agregar especificidad a los modelos de riesgo basados ​​solo en variables demográficas sin sacrificar la sensibilidad de detección de TR-ROP.

Vea el texto completo en: Predicción del riesgo de retinopatía severa del prematuro. Intramed. Artículos – 09 mayo 2022 (debe registrarse en el sitio web)