Padrões de multimorbilidade em doentes internados com cancro da próstata em Portugal: Uma abordagem de análise de clusters

• Autor(a) principal: Carvalho, Patrícia Lopes
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/23707
• topic: Análise de clusters; Machine Learning; Pacientes internados; Cancro da próstata; Multimorbilidade; Clustering; Inpatient; Prostate Cancer; Multimorbidity

A multimorbilidade pode ser definida como a coocorrência de duas ou mais condições crónicas. Este é um problema comum entre pacientes com cancro, que aumenta o outcome de resultados negativos, nomeadamente, morte prematura, complicações graves e baixa qualidade de vida, e resulta numa maior complexidade dos cuidados de saúde. A complexidade associada à coexistência de múltiplas condições crónicas, além da doença oncológica, requer abordagens de cuidados de saúde adaptadas e integradas. Isso representa um desafio significativo na vida dos pacientes, dos médicos e nos serviços de saúde como um todo. Este estudo tem como objetivo utilizar a análise de clusters para identificar e caracterizar padrões de multimorbilidade em pacientes com cancro da próstata usando dados hospitalares codificados clinicamente. Foram considerados os dados de internamentos com diagnóstico de cancro da próstata ocorridos em todos os hospitais públicos de Portugal Continental durante o período 2011-2017. Algoritmos de clustering de partição, nomeadamente, k-modes, PAM (Partitioning Around Medoids) e clustering hierárquico, foram empregues para identificar clusters de multimorbilidade. Os resultados obtidos a partir das diferentes abordagens de clustering foram comparados e avaliados quanto à relevância clínica. Um total de 10.394 episódios de internamentos foram analisados, com 6091 (58.6%) relatando multimorbilidade. Clusters semelhantes foram obtidos através dos diferentes algoritmos, com o método PAM apresentando alta estabilidade e melhores resultados em termos de coeficiente de silhueta média. A análise de 6 clusters obtidos com o PAM indica um padrão de diabetes coocorrendo com hipertensão e uma alta coocorrência de comorbilidades únicas, ou seja, hipertensão, doença pulmonar crónica, obesidade e arritmia concomitantes com o próprio cancro da próstata. A análise de clusters foi uma abordagem útil para detetar e caracterizar os diferentes padrões e perfis de multimorbilidade entre as hospitalizações por cancro da próstata em Portugal. Uma maior integração entre o cuidado do cancro e das comorbilidades deve ser reforçada para atender às necessidades dos pacientes com diversas doenças crónicas.