Avaliação da análise automatizada do sedimento urinário em um laboratório de hospital universitário

Abstract

Base teórica: O exame qualitativo de urina (EQU) é um exame essencial na prática clínica, especialmente para a triagem e acompanhamento de doenças renais. Embora o uso de automações para análise do sedimento urinário contribua para a otimização do fluxo de trabalho nos laboratórios clínicos, sua acurácia em amostras com alterações patológicas ainda é controversa. Objetivo: Avaliar a acurácia da análise automatizada do sedimento urinário em um hospital universitário de referência e propor critérios simplificados para revisão microscópica manual, com foco em pacientes com achados sugestivos de nefropatia. Métodos: Foram incluídas 503 amostras de pacientes do HCPA submetidos ao EQU, sendo 52,3% oriundos do ambulatório de nefrologia. A análise laboratorial foi realizada nos equipamentos LabUmat 2 e Urised 3 PRO (Abbott Diagnostics), com possibilidade de reclassificação manual ou ainda confirmação por análise microscópica manual realizada pelos técnicos. Os resultados finais do laboratório foram comparados a uma análise de referência, realizada de forma duplo-cega por dois especialistas, utilizando microscópio de campo claro e contraste de fase. Os achados do sedimento urinário foram classificados como sugestivos ou não de nefropatia. Também foi proposto e avaliado um critério de revisão manual baseado nos resultados da análise química da amostra. Resultados: A acurácia do exame automatizado foi baixa para cilindros patológicos, lipidúria e células tubulares renais (sensibilidade - SN <50%; especificidade - SP >98%). Para cilindros hialinos (SN: 50,4%; SP: 80,9%) e hemácias dismórficas (SN: 62,3%; SP: 96,2%), o desempenho foi intermediário. Observou-se melhor desempenho para hematúria (SN: 86,1%; SP: 82,3%; ICC: 0,703; R: 0,828) e leucocitúria (SN: 84,9%; SP: 95,1%; ICC: 0,807; R: 0,861). Resultados semelhantes foram obtidos em pacientes com doença renal (N=248) e nas amostras revisadas manualmente pelo laboratório (N=115). No entanto, apenas estas últimas não apresentaram diferença estatística em relação à análise de referência na identificação de nefropatia (p= 0,503; teste de McNemar). Os achados sugestivos de nefropatia mostraram associação significativa com proteína e sangue na fita reagente (p <0,001, Qui-quadrado). O critério baseado em proteína ≥1+ ou sangue ≥2+ obteve SN e SP próximas a 70%, com risco relativo 3,84 vezes maior para detecção de alterações associadas à nefropatia (p <0,001; regressão de Poisson). Conclusões: Este estudo reforça as limitações da automação na detecção de alterações patológicas no sedimento urinário e propõe um critério prático para revisão microscópica, contribuindo para a otimização da rotina laboratorial e a melhoria na acurácia diagnóstica.

Background: Urinalysis is an essential tool in clinical practice, particularly for the screening and monitoring of kidney diseases. While automation in urinary sediment analysis enhances workflow efficiency in clinical laboratories, its accuracy in samples with pathological alterations remains controversial. Objective: To assess the diagnostic accuracy of automated urinary sediment analysis in a tertiary university hospital and to propose simplified criteria for manual microscopic review, focusing on patients with findings suggestive of nephropathy. Methods: A total of 503 urine samples from patients at HCPA were included, 52.3% of whom were attended at the nephrology outpatient clinic. Laboratory analysis was performed using the LabUmat 2 and Urised 3 PRO analyzers (Abbott Diagnostics), with the possibility of technician-led reclassification or manual microscopic confirmation. Final laboratory results were compared to a double-blinded reference standard analysis performed by two experienced professionals using bright-field and phase-contrast microscopy. Urinary sediment findings were categorized as either suggestive or non-suggestive of nephropathy. A simplified review criterion based on urine dipstick results was also proposed and evaluated. Results: Automated analysis showed low sensitivity (SN <50%) and high specificity (SP >98%) for detecting pathological casts, lipiduria, and renal tubular epithelial cells. For hyaline casts (SN: 50.4%; SP: 80.9%) and dysmorphic erythrocytes (SN: 62.3%; SP: 96.2%), performance was moderate. The highest accuracy was observed for hematuria (SN: 86.1%; SP: 82.3%; ICC: 0.703; R: 0.828) and leukocyturia (SN: 84.9%; SP: 95.1%; ICC: 0.807; R: 0.861). Similar results were found among patients with kidney disease (N=248) and in samples that underwent manual review by laboratory staff (N=115). However, only the latter group showed no statistically significant difference compared to the reference analysis in identifying nephropathy (p= 0.503; McNemar’s test). Findings suggestive of nephropathy were significantly associated with the presence of protein and blood on dipstick testing (p <0.001; Chi-square). A manual review criterion based on protein ≥1+ or blood ≥2+ yielded balanced sensitivity and specificity (~70%) and was associated with a 3.84-fold increased relative risk for detecting nephropathy-related alterations (p <0.001; Poisson regression). Conclusions: This study highlights the limitations of automation in detecting pathological findings in urinary sediment and proposes a practical manual review criterion that may improve diagnostic accuracy and simplify laboratory workflow.