JAMA Ophthalmol

Introduzione: I programmi di screening della retinopatia diabetica (RD) con telemedicina sono diffusi in diversi paesi. Lo screening automatizzato è particolarmente rilevante per popolazioni con risorse limitate, ovvero  per ridurre il ricorso alla visita specialistica. Lo studio in oggetto si è proposto di valutare l’efficacia di un algoritmo automatizzato rispetto ad un Reading Center per il riconoscimento della RD
Metodi: Analisi retrospettiva di 15.015 pazienti con diabete di tipo 1 o 2 precedentemente valutati nel Harris Health System in Harris County, Texas, sottoposti a screening con fundus camera non-midriatica dal giugno 2013 all’aprile 2014. Le immagini sono state analizzate con l’algoritmo Intelligent Retinal Imaging System (IRIS).
Risultati: L’accuratezza dell’algoritmo IRIS nella diagnosi di  RD “sight-threatening”, definita come retinopatia proliferante o preproliferante severa, era: sensibilità 66.4%(95%CI, 62.8%-69.9%),  specificità 72.8% (95%CI, 72.0%-73.5%). In una popolazione con prevalenza di “sight-threatening” DR del 15.8% tra I diabetici sottoposti a screening, l’algoritmo IRIS avrebbe un valore predittivo positivo del 10.8% e negativo del 97.8%.
Conclusioni: Gli autori concludono che IRIS ha una alta sensibilità e può essere utilizzato in alternativa al Reading Center convenzionale.
Commento: L’editoriale che accompagna l’articolo citato suggerisce che IRIS non è ancora una alternativa utilizzabile ai sistemi convenzionali di grading con telemedicina, pur riconoscendo che l’incorporazione di automatismi nei programmi sarà di importanza crescente. L’articolo ricorda  che altri studi su metodi automatici riportano sensibilità più alte (oltre 95%) ma specificità più basse (40%-50%).
Le strategie di screening della RD con telemedicina devono essere contestualizzate e possono svilupparsi come un algoritmo complesso, che incorpora dati demografici, l’acuità visiva, effetti legati al singolo centro, e utilizzare l’OCT per aumentare la specificità escludendo l’edema maculare (DME) e riducendo i referral legati al rilievo di microaneurismi maculari quando il target  include il DME nella definizione di “sight-threatening” DR.
Suggeriamo che devono sempre essere chiare le conseguenze e le alternative nello specifico contesto e deve essere considerata una valutazione di costi. Ad esempio, se l’alternativa è “nessuna valutazione” come in alcuni setting di paesi a basso reddito, anche sensibilità intorno al 50-70% per riconoscere la RD ad alto rischio assicureranno il referral di alcuni pazienti che non sarebbero stati indirizzati alle cure, purché la specificità sia elevata e quindi i falsi positivi siano limitati per non generare un eccesso di costi. Se l’alternativa è la valutazione oculistica per tutti i diabetici, come si presume nel contesto italiano, una sensibilità anche moderata non sarà accettabile per sostituire la valutazione clinica.

A cura di Massimo Porta, Gianni Virgili e Carla Donati per il gruppo di Studio Complicanze Oculari del Diabete

Walton OB 4th, Garoon RB, Weng CY, Gross J, Young AK, Camero KA, Jin H, Carvounis PE, Coffee RE, Chu YI. Evaluation of Automated Teleretinal Screening Program for Diabetic Retinopathy. JAMA Ophthalmol. 2016 Feb 1;134(2):204-9. doi:  10.1001/jamaophthalmol.2015.5083. PubMed PMID: 26720694

Bibliografia supplementare:

Sun JK, Cavallerano JD, Silva PS. Future Promise of and Potential Pitfalls for Automated Detection of Diabetic Retinopathy. JAMA Ophthalmol. 2016 Feb 1;134(2):210-1. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2015.5099. PubMed PMID: 26720257.
Sim DA, Keane PA, Tufail A, Egan CA, Aiello LP, Silva PS. Automated retinal image analysis for diabetic retinopathy in telemedicine. Curr Diab Rep. 2015 Mar;15(3):14. doi: 10.1007/s11892-015-0577-6. Review. PubMed PMID: 25697773.
Olson J, Sharp P, Goatman K, Prescott G, Scotland G, Fleming A, Philip S, Santiago C, Borooah S, Broadbent D, Chong V, Dodson P, Harding S, Leese G, Styles C, Swa K, Wharton H. Improving the economic value of photographic screening for optical coherence tomography-detectable macular oedema: a prospective, multicentre, UK study. Health Technol Assess. 2013 Nov;17(51):1-142. doi: 10.3310/hta17510. PubMed PMID: 24225334