Otimização do diagnóstico de malária : desenvolvimento de um algoritmo baseado em parâmetros analíticos do doente

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, Tiago Filipe 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/10451/61032
Resumo: Tese de mestrado, Microbiologia Clínica e Doenças Infeciosas Emergentes, Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2023
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spelling Otimização do diagnóstico de malária : desenvolvimento de um algoritmo baseado em parâmetros analíticos do doenteMaláriaDiagnóstico laboratorialAlgoritmoMisdiagnosisParâmetros analíticosTeses de mestrado - 2023Domínio/Área Científica::Ciências MédicasTese de mestrado, Microbiologia Clínica e Doenças Infeciosas Emergentes, Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2023O diagnóstico da malária importada depende crucialmente da suspeita clínica. O misdiagnosis da malária pode ocorrer a dois níveis: (i) ao nível clínico, se o clínico não suspeita de malária e (ii) ao nível do laboratório se a execução da pesquisa produz um falso negativo. Doentes com sintomatologia compatível com a malária apresentam-se num Serviço de Urgência, onde realizam uma serie de análises hematológicas/bioquímicas. Este estudo teve como objetivos: (i) identificar a frequência de parâmetros analíticos alterados em casos de malária, (ii) criar um algoritmo para deteção de malária com base em parâmetros identificados, (iii) validar os algoritmos em pedidos de rotina. Parâmetros pedidos em >50% dos casos foram identificados numa base de dados (A) com 953 pedidos de pesquisa de plasmódio (166 positivos) e investigados para o seu uso de identificar casos de malária. Os melhores algoritmos foram testados na base de dados B com 106795 analises de rotina para determinar a taxa de falsos positivos (FP). Os melhores algoritmos (plaquetas, CRP, LDH e bilirrubina) apresentavam sensibilidades de 90% e especificidades de 88%, que se distinguia pouco do uso somente das plaquetas (90% & 87%). A aplicação na rotina teria resultado numa média de 107 FPs em 890 análises diárias, embora o fator de idade permitisse reduzir o número para 51. Em conclusão, as plaquetas parecem ser o melhor parâmetro e os outros parâmetros adicionam pouca informação. O algoritmo poderia ser útil como ferramenta de back up a nível laboratorial com o intuito de evitar o misdiagnosis laboratorial. O uso generalizado produz um elevado número de FPs, o que invalida a sua aplicação na rotina. Possivelmente, o uso de inteligência artificial para detetar e incluir mais fatores poderá tornar um algoritmo viável no futuro.The diagnosis of imported malaria crucially depends on clinical suspicion and malaria misdiagnosis can occur both at the clinical and laboratory level: (i) at the clinical level if the physician does not suspect malaria, and (ii) at the laboratory level if the diagnostic method produces a false negative. Patients with symptoms compatible with malaria present themselves at an Emergency Department, where they undergo a series of hematological/biochemical analyses. This study aimed to: (i) identify the frequency of altered parameters, (ii) create an algorithm for detecting malaria based on the identified parameters, (iii) validate the algorithms in routine orders. Parameters requested in >50% of cases were identified in a database (A) of 953 Plasmodium diagnostic requests (166 positives) and investigated for their use in identifying cases of malaria. The best algorithms were tested in database B with 106795 routine analyzes to determine the number of false positives (FP). The best algorithms (platelets, CRP, LDH and bilirubin) had sensitivities of 90% and specificities of 88%, which differs little from using platelets alone (90% and 87%, respectively). The routine application in would have resulted in a mean of 107 FPs in a total of 890 daily requests, although the age factor allowed to reduce this number to 51. In conclusion, platelets seem to be the best parameter and the other parameters add little additional information. The algorithm could be useful as a backup tool at the laboratory level in order to avoid laboratory misdiagnosis. Generalized application of the algorithm produces a high number of FPs, which invalidates its application in a routine setting. Possibly, the use of artificial intelligence to detect and include more factors could make an algorithm viable in the future.Hänscheid, ThomasRepositório da Universidade de LisboaMartins, Tiago Filipe Lopes2023-11-30T12:24:46Z2023-072023-07-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/61032TID:203331508porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-04T01:19:36Zoai:repositorio.ul.pt:10451/61032Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T00:40:52.583684Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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