O papel do diagnóstico por imagem em osteoartrite: revisão sistemática da literatura

Abstract

Introdução: A osteoartrite (OA) é a forma mais comum de artrite, caracterizada por uma degeneração progressiva da cartilagem articular e do osso subcondral. O diagnóstico baseia-se em métodos clínicos e imagiológicos, como a Radiologia Convencional, a Tomografia Computorizada, a Ressonância Magnética e a Ultrassonografia. Este trabalho visa avaliar o papel, vantagens e limitações de cada técnica no diagnóstico da OA, comparando a sua eficácia. Metodologia: Esta revisão sistemática de literatura recorreu às bases de dados científicas Springer Nature, PubMed e Science Direct. Foram selecionados 17 artigos científicos utilizando a lógica booleana “AND”, “OR” e ”NOT”. Foram incluídos artigos publicados entre 2015 e 2025, em português ou inglês, que abordassem as técnicas imagiológicas, que incluam uma amostra de população adulta diagnostica com OA. Excluíram-se aqueles sem acesso gratuito, duplicados, que abordassem outras patologias articulares e que a amostra incluísse população pediátrica ou animal. Resultados: Os estudos analisados mostraram que cada técnica imagiológica tem desempenho distinto no diagnóstico da osteoartrite. A RC continua a ser o exame de primeira linha pela sua acessibilidade, mas com uma baixa sensibilidade de 67,2% e especificidade de 72,9% nas fases precoces. A US e a RM destacam-se na deteção e monitorização precoce devido às duas sensibilidades e especificidades de 97%/50-100% e 86%/95%, correspondentemente. A DECT apresentou também uma sensibilidade de 83% e uma especificidade de 90%. Técnicas emergentes, como a RM fisiológica e a TC com suporte de peso, mostram potencial para melhorar o diagnóstico no futuro. Conclusão: Conclui-se que as diferentes modalidades de imagem desempenham papéis complementares no diagnóstico da osteoartrite. A RC é o exame gold-standard, no entanto a US e a RM destacam-se pela elevada sensibilidade e especificidade. A combinação destas técnicas, aliada à integração de IA, aumenta a precisão diagnóstica e a eficiência clínica. Assim, recomenda-se uma abordagem multimodal e personalizada, adaptada ao contexto clínico e aos recursos disponíveis.

Abstract: Introduction: Osteoarthritis (OA) is the most common form of arthritis, characterized by progressive degeneration of the articular cartilage and subchondral bone. Diagnosis is based on clinical and imaging methods such as Conventional Radiology, Computed Tomography, Magnetic Resonance Imaging, and Ultrasonography. This study aims to evaluate the role, advantages, and limitations of each technique in the diagnosis of OA, comparing their effectiveness. Methodology: This systematic literature review used the scientific databases Springer Nature, PubMed, and Science Direct. A total of 17 scientific articles were selected using Boolean logic “AND,” “OR,” and “NOT.” Articles published between 2015 and 2025, in Portuguese or English, addressing imaging techniques and including an adult population sample diagnosed with OA were included. Articles without free access, duplicates, those addressing other joint pathologies, and those including pediatric or animal populations were excluded. Results: The analyzed studies showed that each imaging technique performs differently in the diagnosis of osteoarthritis. Conventional Radiology remains the initial examination due to its accessibility but has a low sensitivity of 67.2% and specificity of 72.9% in early stages. Ultrasonography and MRI stand out in early detection and monitoring due to their respective sensitivities and specificities of 97%/50–100% and 86%/95%. DECT also showed a sensitivity of 83% and a specificity of 90%. Emerging techniques, such as compositional MRI and weight bearing CT, show potential to improve diagnosis in the future. Conclusion: It is concluded that different imaging modalities play complementary roles in the diagnosis of osteoarthritis. Conventional Radiology is the gold-standard examination, while Ultrasonography and MRI stand out for their high sensitivity and specificity. The combination of these techniques, together with AI integration, increases diagnostic accuracy and clinical efficiency. Therefore, a multimodal and personalized approach, adapted to the clinical context and available resources, is recommended.