ABSTRACT
ABSTRACT Introduction: Pesticides can trigger kidney disease. Objective: To describe the exposure to pesticides of patients with chronic kidney disease on dialysis. Methods: Quantitative and descriptive field research, with 90 patients with chronic kidney disease on dialysis in two hemodialysis units in the state of Santa Catarina, through the application of a structured questionnaire. Participants were divided into two groups: with and without exposure to pesticides. The questionnaire was applied in hemodialysis clinics during treatment. Laboratory test values were collected from clinical records. Data were analyzed using descriptive statistics and association using the chi-square test. For laboratory test data, a comparison of means was performed using the unpaired Student's t-test between the groups. Results: The mean age of exposed participants was 58 years (±13.7; minimum = 23; maximum = 75) and that of non-exposed participants was 64 years old (±13.9; minimum = 35; maximum = 96). Of the 90 patients, 30% were exposed to pesticides. The mean exposure time was 6.7 ± 3.8 hours/day. There was a statistically significant association between the preparation of the mixture with pesticides and diabetes (p ≤ 0.048). There was no statistically significant difference between the results of laboratory tests in the exposed and non-exposed groups. Conclusion: This study shows that pesticides can be triggering factors for chronic kidney disease (CKD); however, we must expand research in this field to prove the relationship between exposure to pesticides and CKD.
Resumo Introdução: O uso de agrotóxicos pode desencadear doença renal. Objetivo: Descrever a exposição a agrotóxicos de pacientes com doença renal crônica em tratamento dialítico. Métodos: Pesquisa de campo, quantitativa e descritiva, com 90 portadores de doença renal crônica em tratamento dialítico em duas unidades de hemodiálise no estado de Santa Catarina, por meio da aplicação de um questionário estruturado. Os participantes foram divididos em dois grupos: sem e com exposição a agrotóxicos. O questionário foi aplicado nas clínicas de hemodiálise durante o tratamento. Foram coletados valores de exames laboratoriais dos prontuários clínicos. Os dados foram analisados pela estatística descritiva e associação pelo teste qui-quadrado. Para os dados dos exames laboratoriais, foi realizada comparação de médias pelo teste t de Student não pareado entre os grupos. Resultados: A idade média dos participantes expostos foi de 58 anos (±13,7; mínimo = 23; máximo = 75) e a dos não expostos, de 64 anos (±13,9; mínimo = 35; máximo = 96). Dos 90 pacientes, 30% foram expostos a agrotóxicos. O tempo médio de exposição foi de 6,7 ± 3,8 horas/dia. Houve associação estatística significativa entre o preparo da calda com agrotóxicos e a presença de diabetes (p ≤ 0,048). Não houve diferença estatística significativa entre os resultados dos exames laboratoriais do grupo exposto e do não exposto. Conclusão Esta pesquisa evidencia que os agrotóxicos podem ser fatores desencadeadores da doença renal crônica (DRC), entretanto sugere-se ampliar pesquisas na área que possam comprovar a relação entre exposição a agrotóxicos e DRC.
ABSTRACT
Abstract The presence of artificial intelligence in healthcare is growing, helping in diagnosis and decision making. However, its application raises doubts, mostly related to ethics. This study aimed to identify its uses in health and its bioethical implications from a systematic literature review using the PRISMA guidelines. The ScienceDirect and Scopus databases were searched, using the descriptors "artificial intelligence," "bioethics" and "health." Works in English, published between 2017 and 2021 were considered, resulting in 102 articles found and, after applying the established criteria, 11 were selected. The studies reported on the bioethical principles of beneficence, non-maleficence, autonomy and justice, adding an element, explainability. Relationships were found between artificial intelligence in health and unpredictability, predictability, trust, physicians' role, systems development, privacy, data security, financial and social aspects. Developers, healthcare professionals and patients must maximize the benefits and limit the risks of tools that use this technology.
Resumen El uso de la inteligencia artificial en salud va en aumento por facilitar el diagnóstico y la toma de decisiones, pero sus implicaciones plantean dudas relacionadas con la ética. Esta revisión sistemática desde las directrices Prisma identificó los usos de la inteligencia artificial en salud y sus implicaciones bioéticas. Las búsquedas se realizaron en Science Direct y Scopus utilizando los descriptores "artificial intelligence", "bioethics" y "health". De los trabajos en inglés publicados entre 2017 y 2021, se obtuvo 102 artículos. Aplicados los criterios, quedaron 11. Los estudios abordaron los principios bioéticos de beneficencia, no maleficencia, autonomía y justicia, añadiendo el elemento explicabilidad. La inteligencia artificial se correlacionó con la imprevisibilidad, previsibilidad, confianza, papel de los médicos, desarrollo de sistemas, privacidad, seguridad de los datos y aspectos financieros y sociales. Los desarrolladores, los profesionales sanitarios y los pacientes deben maximizar los beneficios y limitar los riesgos que involucra esta tecnología.
Resumo A presença de inteligência artificial na saúde vem crescendo, ajudando em diagnósticos e tomadas de decisão, mas suas implicações geram dúvidas relacionadas à ética. Esta revisão sistemática, baseada nas diretrizes Prisma, identificou os usos de inteligência artificial na saúde e suas implicações bioéticas. Foi realizada busca nas bases de dados Science Direct e Scopus usando os descritores "artificial intelligence", "bioethics" e "health". Trabalhos em inglês, publicados entre 2017 e 2021 foram considerados, resultando em 102 artigos. Após aplicação dos critérios estabelecidos, 11 foram selecionados. Os estudos discutiram os princípios bioéticos da beneficência, não maleficência, autonomia e justiça, adicionando o elemento explicabilidade. Inteligência artificial mostrou correlação com imprevisibilidade, previsibilidade, confiança, papel do médico, desenvolvimento de sistemas, privacidade, segurança de dados, e aspectos sociais e financeiros. Desenvolvedores, profissionais da saúde e pacientes devem maximizar os benefícios e limitar os riscos das ferramentas que usam essa tecnologia.