Microcefalia no Estado de Pernambuco, Brasil: características epidemiológicas e avaliação da acurácia diagnóstica dos pontos de corte adotados para notificação de caso

Resumo:

O aumento das notificações de casos de microcefalia em Pernambuco, Brasil, e no Nordeste caracterizou uma epidemia que levou o Ministério da Saúde a decretar emergência nacional de saúde pública. Inicialmente, o Ministério da Saúde definiu como suspeitos recém-nascidos de 37 semanas ou mais de idade gestacional (IG) e com perímetro cefálico (PC) ≤ 33cm, tendo, em dezembro de 2015, reduzido essa medida para 32cm. Este estudo objetivou estimar a acurácia, a sensibilidade e a especificidade de diferentes pontos de corte para o PC, utilizando curvas ROC e, como padrões-ouro, as curvas de Fenton e de Intergrowth 2014. Foram descritos os casos notificados em Pernambuco entre 2 de agosto de 2015 e 28 de novembro de 2015, segundo sexo e categorias de IG. Os métodos de Fenton e Intergrowth fornecem curvas de crescimento para o PC de acordo com IG e sexo, considerando positivos para microcefalia os recém-nascidos com PC abaixo do percentil 3 dessas distribuições. Dos 684 casos notificados, 599 foram recém-nascidos a termo/pós-termo. Para esses, as análises com curvas ROC mostram, segundo Fenton, que o ponto de corte que apresentou maior área sob a curva ROC, com sensibilidade maior que especificidade, foi 32cm, para ambos os sexos. Pelo método Intergrowth, os pontos de corte, respeitando os mesmos critérios, são 32cm e 31,5cm, para os sexos masculino e feminino respectivamente. O ponto de corte identificado, segundo Fenton (32cm), coincidiu com a recomendação do Ministério da Saúde. Adotando-se Intergrowth como padrão, a escolha seria de 32cm, para o sexo masculino, e de 31,5cm, para o sexo feminino. Concluindo, aponta-se a necessidade de realizar análises críticas e continuadas para avaliar pontos de corte, incluindo outras características para a definição de caso.

Palavras-chave:
Microcefalia; Infecção por Zika Vírus; Vigilância Epidemiológica; Confiabilidade dos Dados