Desenvolvimento de ferramenta para auxiliar a determinação de intervalo de referência em parâmetros laboratoriais a partir de um banco de dados de grande porte

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Souza, Thiago da Silva Pereira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro Biomédico::Instituto de Biologia Roberto Alcantara Gomes; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Saúde, Medicina Laboratorial e Tecnologia Forense
• Palavras-chave em Português: Intervalo de referência; Valores normais; Laboratório clínico; Normalidade; Intervalos de significância; Valores de referência; Técnicas de laboratório clínico; Técnicas e procedimentos diagnósticos; Reference range; Normal values; Clinical laboratory; Normality; Significance intervals; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/21705

A determinação dos intervalos de referências (IR), para cada análito, provém do estudo na população para cada situação fisológica ou patológica, em seus vários estágios, e é de grande importância para a tomada de decisão médica. Este estudo tem por objetivo avaliar a possibilidade da determinação de intervalos de referência (IR) para exame clínico laboratorial, utilizando metodologia indireta a partir de um banco de dados de grande porte com os recursos da tecnologia da informação. A metodologia direta, apesar de apresentar resultados mais confiáveis, é um método mais oneroso e complexo do que a metodologia indireta, exigindo o recrutamento, avaliação clínica e custo de materiais com a realização dos exames nas situações controladas. A possibilidade de avaliar o IR utilizando a metodologia indireta, permite que exames de rotina onde contemplam (que contemplem) tão somente o laudo de paciente, pertença (contenha) a um pool de informações onde o dado se torna informação, de forma muito mais rápida e econômica, possibilitando o aperfeiçoamento nos critérios clínicos utilizado para diagnóstico, métodos de estimativa indireta (retrospectiva), que calculam o IR a partir de informações existentes em banco de dados são uma alternativa a metodologia direta. Utilizando o grande volume de dados armazenados no banco de dados do laboratório clinico, Big Data, podemos realizar atividades de extração, mineração, onde conseguimos, por parâmetros ajustados, filtrar a população clinicamente saudável, curadoria, permitindo trabalhar os dados subsequentes somente de uma população onde (que) obedeçam ao critério de restrição. As amostras selecionadas foram randomizadas e todas realizadas na mesma plataforma, Cobas 6000 Roche, no período completo de 2018, ambos sexos e abrangendo de zero a 99 anos de idade como amostragem de validação do modelo estatístico e critério de exclusão. Em relação a metodologia estatística, é realizado o teste homogeneidade das variâncias a partir do teste P de Shapiro, posteriormente avaliado a relação do analito em seus diversos sistemas de origem para verificar se há diferença partir do teste P de Kolmogorov-Smirnov. Em seguida procedeu a exclusão dos extremos (outliers) tomando como valores acima e abaixo de 3 desvios padrões, por fim aplicou-se o modelo estatístico de Bhattacharya para obter o valor de referência. Em todos os testes, o nível de significância adotado foi de 5%. As análises estatísticas foram realizadas utilizando o sistema operacional Linux, distribuição Mint 18.1, linguagem de programação R e banco de dados PostgreSQL. Os valores encontrados para o Glicose total, nos percentis 75 e 95 foram: 73 a 108 mg/dL, respectivamente. Para insulina, nestes percentis foram de 1.2 a 21 mcU/mL, respectivamente. Os valores dos parâmetros aqui avaliados, definidos em diferentes faixas etárias de brasileiros da cidade do Rio de Janeiro, podem representar limites de decisão para a população brasileira contribuindo para aprimorar o diagnóstico em nosso país