Dados do Trabalho

Título

Análise preditiva da interrupção de tratamento da tuberculose no Brasil

Introdução

A interrupção do tratamento da Tuberculose (TB) segue como um grande desafio para o controle da doença.   

Objetivo (s)

Desenvolver um modelo preditivo da ocorrência de interrupção do tratamento da TB.  

Material e Métodos

Estudo transversal analítico dos casos com diagnóstico de TB pulmonar e idade ≥18 anos notificados no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) entre janeiro de 2016 a dezembro de 2021. Os dados foram classificados em dois grupos de comparação de acordo com o registro da variável “Situação de encerramento”: cura (referência para análise) e interrupção de tratamento (abandono e abandono primário). Por meio da análise bivariada, as variáveis preditoras e as covariáveis associadas com o desfecho de interesse (p ≤ 0,20) foram selecionadas para o desenvolvimento do modelo CART. Em seguida, o conjunto de dados foi particionado em um conjunto de treinamento com 70% das observações para o desenvolvimento do modelo preditivo e outro de teste com 30% das observações para a realização da validação interna. O desempenho do modelo foi avaliado com a estimação da acurácia, da sensibilidade, da especificidade, do valor preditivo negativo (VPN) e do valor preditivo positivo (VPP) estimados para o modelo desenvolvido. Este projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética com parecer de nº 6.658.960.   

Resultados e Conclusão

O modelo CART identificou a variável “tipo de entrada” como o preditor mais importante para o desfecho da interrupção do tratamento. Os seguintes conjuntos de características foi associado a uma maior probabilidade de ocorrência do desfecho 1) Tipo de entrada, reingresso após abandono e não ter realizado tratamento supervisionado (nó 4, probabilidade de 60%); 2) Tipo de entrada caso novo, não sabe, recidiva e transferência; agravo associado – drogas, sim; não ter realizado tratamento supervisionado e estar em situação de rua (nó 24, probabilidade 66%); 3) Tipo de entrada caso novo, não sabe, recidiva e transferência; agravo associado – drogas, não; não ter realizado tratamento supervisionado e estar em situação de rua (nó 25, probabilidade 66%). A acurácia, sensibilidade, especificidade, VPP e o VPN foram respectivamente 66%; 81%, 62%, 33% e 93%. O modelo preditivo possui sensibilidade boa para a detecção das pessoas com maior probabilidade de interrupção do tratamento da TB. Portanto, deve-se realizar um estudo para incorporação do modelo proposto nos serviços de saúde.

Palavras Chave

Tuberculose; Abandono de Tratamento; Predição; epidemiologia.