Abstract INTRODUCTION: Considering the persistent positivity on RT-qPCR tests, the results of SARS-CoV-2 were monitored to evaluate the viral RNA shedding period. METHODS: Between March and June 2020, the sequential results of 29 healthcare workers’ were monitored using RT-qPCR. RESULTS: More than 50% of the individuals remained RT-qPCR positive after 14 days. Furthermore, this is the first study to describe positive RT-qPCR for SARS-CoV-2 in a healthcare worker with mild symptoms 95 days after the first positive test. CONCLUSIONS: Sequential RT-qPCR results were heterogeneous, and the viral RNA shedding period is unique for each person.

ABSTRACT Diabetes mellitus (DM) is a chronic and metabolic disease that presents a high global incidence. Glycated hemoglobin (A1C) is the reference test for long-term glucose monitoring, and it exhibits an association with diabetic chronic complications. However, A1C is not recommended in clinical situations which may interfere with the metabolism of hemoglobin, such as in hemolytic, secondary or iron deficiency anemia, hemoglobinopathies, pregnancy, and uremia. The glycated albumin (GA) is a test that reflects short-term glycemia and is not influenced by situations that falsely alter A1C levels. GA is the higher glycated portion of fructosamine. It is measured by a standardized enzymatic methodology, easy and fast to perform. These laboratory characteristics have ensured the highlight of GA in studies from the last decade, as a marker of monitoring and screening for DM, as well as a predictor of long-term outcomes of the disease. The aim of this review was to discuss the physiological and biochemistry characteristics of the GA, as well as its clinical utility in DM.

A hemoglobina A1c é o parâmetro laboratorial mais importante no monitoramento do controle metabólico de pacientes portadores de diabetes melito. Dentre as metodologias existentes para a quantificação desta fração de hemoglobina, a cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE) baseada em troca catiônica apresenta a melhor precisão, sendo o método de escolha. O objetivo deste trabalho foi adaptar o método Mono S a um sistema de CLAE convencional permitindo a disponibilidade da determinação altamente seletiva de Hb A1c sem a aquisição de kits e comparar os resultados obtidos com o método imunoturbidimétrico Tinaquant® (Roche®) e com o método de cromatografia líquida Bio-Rad Variant®. O método desenvolvido apresentou precisão intra-ensaio de 1,39-3,65% e inter-ensaio de 2,80-3,02%. Os coeficientes de determinação entre os métodos foram: CLAE Mono S x Tinaquant®: r² = 0,9856 (n=60) e CLAE Mono S x Bio-Rad Variant®: r² = 0,9806 (n=16). Não foram observadas diferenças entre CLAE Mono S e Bio-Rad Variant® através de gráfico de Bland-Altman e regressão de Passing-Bablok. Foi obtida uma equação de conversão entre os valores do método teste e os valores obtidos por métodos rastreáveis ao National Glycohemoglobin Standardization Program (NGSP), permitindo a obtenção de valores comparáveis e intercambiáveis entre as metodologias com o uso de instrumentos convencionais de CLAE e com custo reduzido.

Hemoblobin A1c is the most important parameter for the monitoring of metabolic control of patients with diabetes mellitus. The purpose of this study was to adapt the Mono S method to a conventional HPLC system, allowing highly selective HbA1c determination without the acquisition of kits or the use of dedicated systems The results obtained were compared to the Tinaquant® immune turbidimetric method and the Bio-Rad Variant® chromatographic method. The developed method presented intra-study precision (C.V. %) of 1.39-3.65 and inter-study precision (C.V. %) of 2.80-3.02%. The determination coefficients among methods were: HPLC Mono S x Tinaquant®: r²: 0.9856 (n=60) and HPLC Mono S x HPLC Bio-Rad Variant®: r²: 0.9806 (n=16). A conversion equation between HPLC Mono S and Bio-Rad Variant® was calculated allowing yielding comparable and interchangeable values. The HPLC Mono-S is a precise, low-cost method which yields similar values to the Bio-Rad Variant® method on conventional HPLC equipment.

INTRODUÇÃO: A nefropatia diabética (ND) acomete até 40% dos pacientes diabéticos e o diagnóstico precoce pode evitar a evolução para estágios avançados. O rastreamento deve ser realizado pela medida de albumina urinária (AlbU) utilizando-se o método quantitativo sensível. OBJETIVO: Avaliar diferentes métodos imunoturbidimétricos de determinação de AlbU para a classificação dos estágios da ND. MATERIAL E MÉTODO: A albumina foi dosada em 167 urinas (65 urinas de 24 h e 102 amostras casuais) por dois métodos imunoturbidimétricos: kit Aptec-BioSys, ADVIA® 1650 Bayer (AlbUAdvia) e kit MAlb Urin-Pack Bayer®, CobasMira® Roche(AlbUCobas). AlbUCobas foi definido como método comparativo e utilizado para classificar as amostras em normoalbuminúricas (albuminúria < 30 mg/24 h ou < 17 mg/l; n = 81), microalbuminúricas (albuminúria 30-299 mg/24 h ou 17-173 mg/l; n = 55) e macroalbuminúricas (albuminúria >300 mg/24 h ou > 174 mg/l, n = 31). Os coeficientes de variação (CV) intra e interensaio, sensibilidade e linearidade dos métodos foram calculados. As concordâncias analítica e diagnóstica foram analisadas por regressão Deming, gráficos de Bland-Altman e por coeficiente kappa. RESULTADOS: Os CVs intra e interensaio foram < 5% para ambos os métodos. A sensibilidade foi de 5 mg/l para ambos os métodos e alinearidade, 160 mg/l para AlbUCobas e 200mg/l para AlbUAdvia. A concordância analítica entre os dois métodos foi adequada (média das diferenças entre os métodos = -7,68 mg/l [-0,21 -15,2]; r = 0,989; p < 0,001) e o coeficiente kappa, excelente (0,914; p < 0,001). Apenas nove amostras de urina (5,4%) discordaram quanto à classificação pelo AlbUCobas: seis amostras microalbuminúricas foram classificadas erroneamente como normoalbuminúricas (n = 3) e macroalbuminúricas (n = 3). Três amostras normoalbuminúricas foram consideradas microalbuminúricas pelo AlbUAdvia. Os valores de albuminúria dessas amostras encontravam-se no limite superior dos pontos de corte diagnósticos dos respectivos estágios de ND. CONCLUSÃO: Os métodos imunoturbidimétricos analisados podem ser intercambiáveis sem ocasionar mudanças significativas na classificação dos diferentes estágios da ND.

BACKGROUND: Diabetic nephropathy (DN) affects up to 40% of diabetic patients and must be screened by the measurement of urinary albumin with a sensitive quantitative method. OBJECTIVE: To evaluate the impact of different immunoturbidimetric methods to measure albuminuria in the classification of DN stages. MATERIAL AND METHOD: Albumin was measured in 167 urine samples (65 24 h samples and 102 casual samples) by two immunoturbidimetric methods: Aptec BioSys, ADVIA® 1650 Bayer (AlbUAdvia) and Malb Urin-Pack Bayer®, CobasMira® Roche (AlbUCobas). AlbUCobas was definedas the comparative method used to classify the samples in: normoalbuminuric (albuminuria < 30 mg/24 h or <17 mg/l; n = 81), microalbuminuric (albuminuria 30-299 mg/24 hor 17-173 mg/l; n =55) and macroalbuminuric (albuminuria > 300 mg/24 h or > 174 mg/l; n = 31). The intra and interassay coefficients of variation (CVs), sensitivity and linearity of each method were calculated and the analytical and diagnostic agreements were analyzed by Deming's regression and Bland-Altman plots and by Kappa coefficient, respectively. RESULTS: The intra and interassay CVs were < 5% for both methods. The sensitivity was 5 mg/l for both methods and the linearity was 160 mg/l for AlbUCobas and 200 mg/l for AlbUAdvia. The analytical agreement between the two methods was satisfactory (mean differences between methods = -7.68 mg/l (-0.21 - 15.2); r = 0.989; p < 0.001) and the kappa coefficient (0,914; p < 0,001) was excellent. Only nine urine samples (5,4%) were in disagreement with AlbUCobas classification: six microalbuminuric samples were misclassified as normoalbuminuric (n = 3) and macroalbuminuric (n = 3) by AlbUAdvia. Three normoalbuminuric samples were misclassified as microalbuminuric by AlbUAdvia. The albumin values of these samples were in the highest diagnostic adopted cut-off point for each DN stage. CONCLUSION: The immunoturbidimetric methods analyzed may be interchangeable, without significant misclassification of the different stages of DN.

O objetivo do presente estudo foi analisar a composição de ácidos graxos e conteúdo de colesterol de cortes de carne de gado e frango mais consumidos pela população de pacientes com diabete melito tipo 2 atendidos no Sul do Brasil: para gado, cortes de semimembranosus e biceps femoris; e para frango, coxa e sobrecoxa. Os conteúdos de umidade (gravimetria), proteína (procedimento de Kjeldahl), colesterol (HPLC ou método enzimático), lipídeos (método gravimétrico) e composição de ácidos graxos (cromatografia gasosa) foram analisados em amostras cruas de três diferentes procedências de cada corte em duplicata. Os resultados foram comparados com dados extraídos da tabela de composição de alimentos disponibilizada pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) e tabelas brasileiras (TACO-UNICAMP, TBCAUSP 4.1). Carne de frango possui menor proporção de ácidos graxos saturados (36,4±3,6%; P<0,001) e maior proporção de ácidos graxos poliinsaturados (21,3±3,5%; P<0,0001) do que a carne de gado (53,3±2,12 e 3,0±0,5%). Ácidos graxos poliinsaturados (PUFA) ômega 3 de cadeia longa eicosapentaenóico e docosaexaenóico foram observados somente na carne escura do frango (23±3 e 14±1 mg/100 g, respectivamente) e foram encontrados em quantidades não significativas (menos de 0,1 mg/100g) nos cortes de carne de gado. A quantidade de ácidos graxos gama e alfa-linolênicos no biceps femoris (39/22 mg/100 g) foi maior do que na carne escura de frango (1/25 mg/100 g). Diferenças foram observadas entre a composição das carnes experimentais e as descritas pela tabela americana, principalmente para o gado. O conteúdo total de lipídeos, assim como de PUFA e monoinsaturados (MUFA), foi menor do que os descritos pela tabela americana (diferenças de 26,5, 49 e 25% dos valores americanos, respectivamente) para carne de gado. A carne de frango apresenta perfil de ácidos graxos mais favorável para a redução dos níveis de colesterol séricos do que a carne de gado. Além disto, as diferenças observadas entre nossos dados e os descritos na tabela americana reforçam a importância da construção de tabelas de composição de alimentos regionais.

The aim of the present study was to analyze the fatty acid composition and cholesterol content of the beef and chicken meat most often consumed by a population of type 2 diabetic patients in Southern Brazil: for beef, semimembranosus and biceps femoris; and for chicken, drumstick and thigh. The moisture content (gravimetrically), protein content (Kjeldahl procedure), cholesterol content (HPLC or enzymatic methods), lipid content (gravimetric method) and fatty acid composition (gas chromatography) were analyzed in three different brands of these raw cuts in duplicate. The results were compared with data extracted from the United States Department of Agriculture (USDA) Handbook and Brazilian tables (TACO-UNICAMP and TBCAUSP 4.1). Chicken meat had a lower proportion of saturated (36.4±3.6%; P<0.001) and a higher proportion of polyunsaturated fatty acids (21.3±3.5%; P<0.0001) than beef (53.3±2.12 and 3.0±0.5%). Long chain omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA) eicosapentaenoic and docosahexaenoic were observed only in dark chicken meat (23±3 and 14±1 mg/100 g, respectively) and were found in less than 0.1 mg/100 g in beef cuts. The amount of gamma and alpha linolenic acids in biceps femoris (39/22 mg/100 g) was higher than in dark chicken meat (1/25 mg/100 g). A discrepancy was observed between the composition of the experimental meats and those reported in the USDA Handbook, mainly for beef. Total lipid content as well as PUFA and monounsaturated fatty acid (MUFA) levels were lower than the values reported in the USDA Handbook (26.5, 49 and 25% difference than USDA values, respectively) for beef. Chicken meat presents a more favorable fatty acid profile regarding serum cholesterol levels than beef cuts. Furthermore, the discrepancies observed between our experimental data and the USDA Handbook suggest that it is important to construct regional food composition tables.

A glico-hemoglobina (GHb) é um parâmetro importante no controle glicêmico de pacientes com DM. Vários estudos clínicos mostraram claramente que a melhora no controle glicêmico está fortemente associada com a diminuição no desenvolvimento e/ou progressão das complicações em diabetes melito tipos 1 e 2. A medida exata e precisa da GHb é uma questão importante para os laboratórios clínicos. Vários fatores afetam os resultados e podem levar a resultados errôneos. Nesta revisão, discutimos os problemas da padronização da determinação da GHb para monitorar a terapia diabética e também os principais fatores interferentes. Os métodos para GHb podem ser diferentemente afetados pelas interferências. O efeito da interferência pode ser clinicamente mais relevante com o pior controle glicêmico. O laboratório deve estar atento para estes fatores para evitar confusão na interpretação clínica dos resultados, e os clínicos devem contatar o laboratório sempre que houver discrepância entre a impressão clínica e o resultado laboratorial.

Glycohemoglobin (GHb) has a key role in the assessment of glycemic control in diabetic patients. Several studies have clearly shown that improved glycemic control is strongly associated with decreased development and/or progression of diabetic complications in both type 1 and 2 diabetes mellitus. Therefore, accurate determination of GHb concentration is an important issue for clinical laboratories. Several factors may affect and lead to erroneous results. We discuss the problems of standardization of GHb measurements for monitoring glycemic control and also consider the potential interfering factors on GHb measurements. Moreover, GHb assays may be affected by interference in different ways. The effect of interference may be more clinically relevant with poor metabolic control. Laboratory staff must be aware of all pitfalls to avoid adding more confusion to the clinical interpretation of HbA1c values and physicians should contact laboratories if discrepancies between clinical impressions and laboratory data are observed.