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Utilização de Redes Neurais e Regressão Logística para a predição de fatores de abandono do tratamento da Tuberculose nos municípios prioritários para o controle no Estado do Espírito Santo. Vitória

AUTOR:  THIAGO NASCIMENTO DO PRADO
TÍTULO: “Utilização de Redes Neurais e Regressão Logística para a predição de fatores de abandono do tratamento da Tuberculose nos municípios prioritários para o controle no Estado do Espírito Santo. Vitória”
ORIENTADORA:  Ethel Leonor Noia Maciel
BANCA EXAMNADORA: Antônio Ruffino Netto (Externo – FMRP), Reynaldo Dietze (Interno/UFES) e Angélica Espinosa Barbosa Miranda (Suplente/UFES)
INSTITUIÇÃO: UFES – Centro de Ciências da Saúde
NIVEL:  Mestrado
DEFESA EM: 08/02/2010
RESUMO: A tuberculose (TB) continua sendo grande problema de saúde pública no Brasil. Dentre os fatores associados à manutenção dessa endemia, destaca-se o abandono do tratamento instituído. Por tanto, os objetivos deste estudo foram: identificar os fatores epidemiológicos envolvidos no abandono do tratamento da TB nos municípios prioritários para o controle da TB no Estado do Espírito Santo, avaliar a eficácia da classificação neural e sua potencialidade para elaboração de um escore de pontuação para a tomada de decisão sobre o acompanhamento de pacientes em tratamento da TB e estabelecer um escore de pontuação a ser utilizado nos programas de controle da TB, visando identificar os pacientes com maiores probabilidades de abandonar o tratamento instituído. Para isso, realizou-se um estudo caso-controle pareado por sexo e local de notificação comparando pacientes que abandonaram o tratamento (casos) com aqueles que evoluíram para cura (controles) nos 8 municípios prioritários para o controle da TB no Estado do Espírito Santo (Cachoeiro, Cariacica, Guarapari, São Mateus, Serra, Viana, Vila Velha e Vitória), no período de janeiro de 2006 a julho de 2008. Os pacientes foram entrevistados diretamente por um dos pesquisadores, na unidade de saúde ou no domicílio, utilizando questionário semi-estruturado padronizado. O processo de análise dos dados do estudo foi dividido em 5 etapas. Na primeira, realizou-se a análise bivariada para identificar as variáveis significativas com p < 0,10; Na segunda, os resultados significativos obtidos da análise bivariada foram para a análise de regressão logística condicional; na terceira efetuou-se uma análise utilizando a rede neural artificial (RNA); na quarta realizou-se a criação do questionário com os escores de pontuação para a identificação de pacientes com probabilidade elevada de abandonar o tratamento e na quinta etapa foi feito a validação do questionário aplicada aos casos e controles do estudo. No período do estudo, foram notificados 2306 casos de TB em indivíduos ≥ 15 anos nos municípios estudados. O desfecho de cura foi obtido em 83% dos pacientes (1909) e abandono em 7,3% dos pacientes (167).  Participaram do estudo 21 casos e 41 controles. Na análise bivariada, os fatores epidemiológicos envolvidos no abandono do tratamento da TB identificados foram: renda média, fumo, idade, ocupação, religião, drogas ilícitas, tratamento anterior de TB e vontade de abandonar o tratamento. A análise de regressão logística e a Rede Neural revelaram o uso de drogas ilícitas e não ter religião fortemente relacionados com o abandono. Verificou-se que a classificação neural mostrou-se equivalente a regressão logística para a elaboração do escore de pontuação. O escore de pontuação criado foi capaz de estimar os casos de abandono de tratamento identificados no estudo e pode ser utilizado nos Programas de Controle da TB, visando identificar os pacientes com maiores probabilidades de abandonar o tratamento da TB.
Palavras-chave: tuberculose, abandono do tratamento, rede neural artificial, questionário.

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