{"id":964,"date":"2022-05-06T12:00:36","date_gmt":"2022-05-06T15:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.grupomedcof.com.br\/?p=964"},"modified":"2022-05-06T12:00:36","modified_gmt":"2022-05-06T15:00:36","slug":"regras-da-predicao-clinica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupomedcof.com.br\/blog\/regras-da-predicao-clinica\/","title":{"rendered":"Regras da predi\u00e7\u00e3o cl\u00ednica"},"content":{"rendered":"

\"predi\u00e7\u00e3o<\/p>\n

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Imagine a situa\u00e7\u00e3o em que voc\u00ea chega no seu consult\u00f3rio e tem que dar a not\u00edcia ao paciente de que ele tem hepatocarcinoma. Logo ap\u00f3s a sua fala, ele faz a t\u00e3o temida pergunta \u201cEu vou morrer?\u201d<\/em>.<\/p>\n

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Diante desse caso, percebe-se que \u00e9 essencial conhecer o que a combina\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplos preditores, como resultados de exames e caracter\u00edsticas do paciente, ir\u00e1 acarretar na probabilidade de se ter um desfecho e, a partir desse dado, conseguir montar a interven\u00e7\u00e3o mais eficiente. Tudo isso \u00e9 poss\u00edvel a partir da pesquisa voltada para a predi\u00e7\u00e3o cl\u00ednica.<\/p>\n

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Para estabelecer uma regra de predi\u00e7\u00e3o cl\u00ednica nos estudos, \u00e9 essencial seguir estas 4 fases:<\/p>\n

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    \n
  1. Desenvolvimento: identifica\u00e7\u00e3o dos preditores a partir de um estudo observacional<\/li>\n
  2. Valida\u00e7\u00e3o: testar a regra em popula\u00e7\u00e3o separada para ver se continua confi\u00e1vel a partir de um estudo coorte. Utiliza-se da discrimina\u00e7\u00e3o, em que o modelo deve ser capaz de classificar ou separar pacientes com diferentes comportamentos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 vari\u00e1vel do resultado, e da calibra\u00e7\u00e3o\/confiabilidade, na qual se analisa o grau de concord\u00e2ncia entre o resultado previsto pelo modelo e aquele realmente obtido na pr\u00e1tica.<\/li>\n
  3. An\u00e1lise de impacto: mensurar a utilidade da regra no contexto cl\u00ednico.<\/li>\n
  4. Implementa\u00e7\u00e3o: aceitar e adotar a regra proposta.<\/li>\n<\/ol>\n

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    Um ponto central \u00e9 que, na sele\u00e7\u00e3o da amostra, os sujeitos devem ser semelhantes \u00e0queles nos quais estas fases ser\u00e3o aplicadas. Al\u00e9m disso, um modelo preditor confi\u00e1vel deveria combinar uma alta sensibilidade e uma alta especificidade, o que representaria identificar os doentes corretamente enquanto exclui adequadamente os n\u00e3o doentes. Na pr\u00e1tica, isso se torna dif\u00edcil pois, ao se aumentar a sensibilidade, diminu\u00edmos a especificidade.<\/p>\n

     <\/p>\n

    H\u00e1 5 principais modelos de predi\u00e7\u00e3o cl\u00ednica: an\u00e1lise univariada, an\u00e1lise multivariada, nomogramas, redes neurais artificiais e \u00e1rvores de decis\u00e3o. Este \u00faltimo costuma ser um m\u00e9todo bastante utilizado pelos estudantes quando est\u00e3o nas unidades b\u00e1sicas de sa\u00fade, onde muitos atendimentos tem um protocolo a ser seguido. Por exemplo, se um paciente cirr\u00f3tico est\u00e1 na sua frente, voc\u00ea deve realizar uma predi\u00e7\u00e3o da probabilidade de ele possuir varizes esof\u00e1gicas grandes, bem como as chances de suas complica\u00e7\u00f5es, a partir dos diagramas.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Assim, esperamos que voc\u00eas em suas pesquisas encontrem o melhor modelo a ser desenvolvido seguindo as regras mencionadas e consigam uma adequada confiabilidade, o que permitir\u00e1 que o seu estudo seja reprodut\u00edvel para a pr\u00e1tica cl\u00ednica.<\/p>\n

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    Refer\u00eancia bibliogr\u00e1fica:<\/h6>\n

    Clinical prediction rules – https:\/\/doi.org\/10.1136\/bmj.d8312<\/a><\/span><\/em><\/p>\n

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    Por Luana Perrone Camilo<\/strong><\/em><\/p>\n

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    Voc\u00ea tamb\u00e9m pode se interessar por:<\/em><\/p>\n