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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30152
Tipo: Dissertação
Título: Sistema de apoio à decisão clínica para manejo e encaminhamento de pacientes com nódulos de tireoide na atenção primária
Autor(es): Farias, Fernanda Lima de Vasconcellos
Primeiro Orientador: Leite, José Carlos de Lacerda
Segundo Orientador: Ribeiro, Kátia Suely Queiroz Silva
Resumo: Os nódulos de tireoide configuram uma afecção frequente na população brasileira, podendo ser diagnosticados através do exame físico ou de exames de imagem. Em sua maioria, apresentam caráter benigno, muitas vezes não requerendo maiores intervenções do ponto de vista diagnóstico ou terapêutico. Tradicionalmente, o endocrinologista é o médico especialista em patologias da tireoide, assim como em outras doenças ainda mais prevalentes e de maior morbimortalidade, como diabetes mellitus e obesidade. Considerando o baixo quantitativo de endocrinologistas no Brasil e a possibilidade de acompanhamento de pacientes portadores de nódulo de tireoide na atenção básica, propomos um sistema de apoio à decisão clínica, com o objetivo de diferenciar casos de maior complexidade que necessitem de avaliação especializada daqueles de baixa complexidade que podem ser conduzidos pelo médico não especialista, sugerindo, nesta última situação, o manejo adequado. Esse sistema, do tipo baseado-em-conhecimento, foi validado mediante comparação das suas decisões propostas em relação à decisão considerada de referência, isto é, a decisão tomada por dois médicos endocrinologistas, a partir da análise de casos clínicos. Foi observada uma concordância forte entre as decisões, uma vez que coeficiente Kappa foi de 0,8687 com IC 95% (0,7575 – 0,9800), além de uma acurácia geral de 93,5%, com sensibilidade de 94,1% e especificidade de 93,0%.
Abstract: Thyroid nodules are a frequent condition in Brazilian population and can be diagnosed through physical exam or imaging tests. Most of them are benign, usually not requiring additional diagnostic or therapeutic interventions. Traditionally, the endocrinologist is the specialist in thyroid pathologies, as well as in other diseases thar are even more prevalent and have greater morbidity and mortality, such and diabetes mellitus and obesity. Considering the low number of endocrinologists in Brazil and the possibility of monitoring patients with thyroid nodules in primary care, we propose a clinical decision support system, with the goal of differentiating more complex cases that require specialized evaluation from those with low complexity that can be managed by the non-specialist physician, suggesting in the latter situation the appropriate management. The knowledge-based system was validated through the comparison between its proposed decisions and a reference decision, taken by two endocrinologists, based on the analysis of clinical cases. We observed strong agreement order for the system to be validated, it is necessary to compare the agreement of its decision with another decision considered as reference, and we chose in this project to compare with the decision taken by two endocrinologists, based on the analysis of clinical cases. We observed a strong agreement between decisions, as the Kappa coefficient was 0.8687 with CI 95% (0.7575 – 0.9800), the overall accuracy was 93.5%, with 94.1% sensibility and 93.0% specificity.
Palavras-chave: Glândula tireoide - Nódulo
Tireoide - População brasileira
Atenção primária a saúde
Thyroid nodule
Clinical decision support system
Primary care
CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Ciências Exatas e da Saúde
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30152
Data do documento: 26-Abr-2023
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

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