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Predictive model of unfavorable outcomes for multidrug-resistant tuberculosis / Modelo preditivo dos desfechos desfavoráveis da tuberculose multidroga-resistente
Rev. saúde pública (Online) ; 53: 77, jan. 2019. tab, graf
Article in English | LILACS-Express | ID: biblio-1043339
Responsible library: BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT OBJECTIVE to analyze the temporal trend, identify the factors related and elaborate a predictive model for unfavorable treatment outcomes for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). METHODS Retrospective cohort study with all cases diagnosed with MDR-TB between the years 2006 and 2015 in the state of São Paulo. The data were collected from the state system of TB cases notifications (TB-WEB). The temporal trend analyzes of treatment outcomes was performed through the Prais-Winsten analysis. In order to verify the factors related to the unfavorable outcomes, abandonment, death with basic cause TB and treatment failure, the binary logistic regression was used. Pictorial representations of the factors related to treatment outcome and their prognostic capacity through the nomogram were elaborated. RESULTS Both abandonment and death have a constant temporal tendency, whereas the failure showed it as decreasing. Regarding the risk factors for such outcomes, using illicit drugs doubled the odds for abandonment and death. Besides that, being diagnosed in emergency units or during hospitalizations was a risk factor for death. On the contrary, having previous multidrug-resistant treatments reduced the odds for the analyzed outcomes by 33%. The nomogram presented a predictive model with 65% accuracy for dropouts, 70% for deaths and 80% for failure. CONCLUSIONS The modification of the current model of care is an essential factor for the prevention of unfavorable outcomes. Through predictive models, as presented in this study, it is possible to develop patient-centered actions, considering their risk factors and increasing the chances for cure.
RESUMO
RESUMO OBJETIVO Analisar a tendência temporal, identificar os fatores relacionados e elaborar um modelo preditivo para os desfechos desfavoráveis do tratamento da tuberculose multidroga-resistente. MÉTODOS Estudo de coorte retrospectiva com todos os casos diagnosticados com tuberculose multidroga-resistente entre os anos de 2006 e 2015 no estado de São Paulo. Os dados secundários foram provenientes do sistema estadual de notificações de casos de tuberculose, o TBWeb. Foi realizada a análise de tendência temporal dos desfechos de tratamento por meio da regressão de Prais-Winsten. Para verificar os fatores relacionados com os desfechos desfavoráveis (óbito com tuberculose como causa básica, abandono e falência do tratamento), foi empregada a regressão logística binária. Representações pictóricas dos fatores relacionados ao desfecho do tratamento e sua capacidade prognóstica foram elaboradas por meio de nomogramas. RESULTADOS Tanto o abandono como o óbito tiveram tendência temporal estacionária, enquanto a falência apresentou tendência decrescente. Em relação aos fatores de risco para tais desfechos, utilizar drogas ilícitas dobrou as chances de abandono e óbito. Além disso, ser diagnosticado em unidades de urgência ou emergência ou durante internações hospitalares foi um fator de risco para o óbito. Ao contrário, ter feito tratamentos prévios da multidroga-resistência reduziu as chances dos desfechos analisados. O nomograma apresentou um modelo preditivo com precisão de 65% para os abandonos, 70% para os óbitos e 80% para a falência. CONCLUSÕES A prevenção de desfechos desfavoráveis no tratamento da tuberculose multidroga-resistente implica a modificação do modelo de atenção vigente. Utilizando modelos preditivos, como o apresentado neste estudo, torna-se possível elaborar ações centradas nos pacientes, considerando seus fatores de risco e aumentando as chances de cura.

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Full text: Available Index: LILACS (Americas) Language: English Journal: Rev. saúde pública (Online) Journal subject: Sa£de P£blica Year: 2019 Type: Article / Project document Affiliation country: Brazil / Portugal Institution/Affiliation country: Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo/BR / Universidade NOVA de Lisboa/PT / Universidade de São Paulo/BR