Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Passos, João Octávio Sales |
| Orientador(a): |
Freitas, Rodrigo Pegado de Abreu |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA REABILITAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30382
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Resumo: |
O Colégio Americano de Reumatologia (ACR) apresentou em 2010 um consenso para diagnóstico da fibromialgia (FM). Porém, observou-se que mesmo com um guia de avaliação e diagnóstico existe muitos casos de subdiagnóstico ou de falsos diagnósticos. Isso se deve à falta de marcadores químicos, imunológicos ou exames específicos para a detecção da FM. Este projeto tem como objetivo utilizar da bioespectroscopia (espectroscopia no infravermelho) e técnicas multivariadas de classificação como novas tecnologias para identificação da FM utilizando apenas o plasma sanguíneo como material de análise. Trata-se de um estudo analítico transversal com 126 sujeitos com FM e 126 sujeitos saudáveis no grupo controle. Para todos os sujeitos, foram aplicados questionário sociodemográfico, coletado dados clínicos de impacto da FM, intensidade da dor, níveis de ansiedade, qualidade de vida e uma coleta de 10 ml de sangue. Para a análise do plasma sanguíneo, foi utilizado espectroscopia de reflexão total atenuada de infravermelho por transformada de Fourier (ATR-FTIR) em conjunto com técnicas quimiométricas, fornecendo uma abordagem de diagnóstico de baixo custo, rápida e precisa. Diferentes algoritmos quimiométricos foram testados para classificar os dados espectrais. O algoritmo genético com análise discriminante linear (GA-LDA) obteve os melhores resultados de diagnóstico com sensibilidade de 89,5% em um conjunto de testes externo. O modelo GALDA identificou 24 números de onda espectrais responsáveis pela separação de classes; entre estes, a Amida II (1545 cm-1) e as proteínas (1425 cm-1) foram identificadas como características discriminantes. Os dados clínicos mostram que houve diferença estatística entre os grupos nas variáveis FIQ (p = 0,0001), ansiedade (p = 0,001), dor (p = 0,0001) e qualidade de vida (p = 0,0001). Esses resultados reforçam o potencial da espectroscopia ATR-FTIR com análise multivariada como uma nova ferramenta para rastrear e detectar pacientes com FM de maneira rápida, de baixo custo, não destrutiva e minimamente invasiva. |
