Câncer colorretal – carga da doença no estado do Mato Grosso

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, Christiane Maria Meurer
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11793
Resumo: Introdução: O câncer colorretal apresenta mortalidade crescente no Brasil considerando o período de 1979 a 2015. O rastreio pode reduzir a mortalidade da doença pela remoção de tumores iniciais ou pela remoção de lesões precursoras (pólipos) antes da sua transformação em lesão maligna. Apesar da importância da doença, não existem ações organizadas de rastreio no país. Avalia-se aqui a tendência temporal e a tendência espaço- temporal da mortalidade por câncer colorretal no estado do Mato Grosso e a carga da doença nos municípios de Cuiabá e Várzea Grande através do estudo da mortalidade, incidência e sobrevida. Material e Métodos: Para a análise de tendência temporal e espaço-temporal da mortalidade no estado do Mato Grosso foram utilizados os dados do DATASUS e aplicada a técnica de regressão linear simples. Posteriormente, as taxas foram log-transformadas para cálculo da mudança percentual anual, utilizando o pacote estatístico SPSS15.0. Para a relação espaço-temporal nas mesorregiões e microrregiões de saúde do estado, utilizou-se o modelo condicional autoregressivo (CAR) do pacote CARBayesST do software R. Os modelos ajustados são hierárquicos bayesianos com inferência baseada na simulação Monte Carlo via cadeia de Markov. Nos municípios de Cuiabá e Várzea Grande, na análise da tendência de mortalidade, também foram usados os dados do DATASUS e o método de regressão linear simples e transformação log- linear. Os dados do Registro de Câncer de Base Populacional (RCBP) foram utilizados para as análises de incidência e sobrevida pelo câncer colorretal. Os dados do registro foram relacionados com os dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade nominados utilizando o software R e o Reclink. Na análise de tendência de incidência, novamente, foi utilizado o modelo de regressão linear. Para a sobrevida, as técnicas de estimação Kaplan-Meier, modelo de regressão de Cox e net survival. Resultados: A regressão linear mostrou aumento significativo da mortalidade global em ambos os sexos (p<0.05), com aumento percentual anual principalmente na faixa etária <45 anos (6,5% para homens e 6,61% para mulheres). A modelagem espaço-temporal, particularmente os modelos CARlinear e CARar, mostrou melhor ajuste e resultados mais consistentes em pequenas áreas (microrregiões), no caso de número pequeno de óbitos. O aumento de mortalidade em todos os estratos analisados foi evidenciado notadamente nas áreas de Cuiabá e Rondonópolis. Considerando apenas os municípios de Cuiabá e Várzea Grande, os resultados para a tendência de incidência não foram significativos. A mortalidade, por sua vez, mostra tendência de aumento para ambos os sexos. Utilizando o método de Kaplan-Meier, a sobrevida em 5 anos foi maior entre as mulheres, na faixa etária de 45- 54 anos e para os residentes do município de Cuiabá, mas as diferenças observadas não foram estatisticamente significativas. A net survival observada no RCBP foi de 47.7% (IC95%: 43,4-51,8%) em 5 anos. Discussão: A utilização de dados secundários e a aplicação de modelos estatísticos encontra uma oportunidade favorável na caracterização de diversas patologias, particularmente o câncer, doença que sofre influência de vários fatores e que precisa ser observada no tempo e espaço. Estudos com abordagem biomédica da carga de doença oferecem uma visão global e podem ser úteis na construção de políticas públicas que tragam benefícios na prevenção e na oferta de serviços que possam contribuir para redução da incidência do câncer colorretal, aumento de sobrevida e redução de mortalidade. Conclusão: A associação de técnicas no estudo de incidência, mortalidade e sobrevida pode trazer informações adicionais importantes ao orientar a descentralização e pactuação a partir da compreensão do que ocorre nas pequenas áreas. Além disso, é evidente a importância da implantação, manutenção, atualização e disponibilidade dos dados dos Registros de Câncer para o melhor conhecimento do perfil da doença no nosso país.
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Avalia-se aqui a tendência temporal e a tendência espaço- temporal da mortalidade por câncer colorretal no estado do Mato Grosso e a carga da doença nos municípios de Cuiabá e Várzea Grande através do estudo da mortalidade, incidência e sobrevida. Material e Métodos: Para a análise de tendência temporal e espaço-temporal da mortalidade no estado do Mato Grosso foram utilizados os dados do DATASUS e aplicada a técnica de regressão linear simples. Posteriormente, as taxas foram log-transformadas para cálculo da mudança percentual anual, utilizando o pacote estatístico SPSS15.0. Para a relação espaço-temporal nas mesorregiões e microrregiões de saúde do estado, utilizou-se o modelo condicional autoregressivo (CAR) do pacote CARBayesST do software R. Os modelos ajustados são hierárquicos bayesianos com inferência baseada na simulação Monte Carlo via cadeia de Markov. Nos municípios de Cuiabá e Várzea Grande, na análise da tendência de mortalidade, também foram usados os dados do DATASUS e o método de regressão linear simples e transformação log- linear. Os dados do Registro de Câncer de Base Populacional (RCBP) foram utilizados para as análises de incidência e sobrevida pelo câncer colorretal. Os dados do registro foram relacionados com os dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade nominados utilizando o software R e o Reclink. Na análise de tendência de incidência, novamente, foi utilizado o modelo de regressão linear. Para a sobrevida, as técnicas de estimação Kaplan-Meier, modelo de regressão de Cox e net survival. Resultados: A regressão linear mostrou aumento significativo da mortalidade global em ambos os sexos (p<0.05), com aumento percentual anual principalmente na faixa etária <45 anos (6,5% para homens e 6,61% para mulheres). 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Discussão: A utilização de dados secundários e a aplicação de modelos estatísticos encontra uma oportunidade favorável na caracterização de diversas patologias, particularmente o câncer, doença que sofre influência de vários fatores e que precisa ser observada no tempo e espaço. Estudos com abordagem biomédica da carga de doença oferecem uma visão global e podem ser úteis na construção de políticas públicas que tragam benefícios na prevenção e na oferta de serviços que possam contribuir para redução da incidência do câncer colorretal, aumento de sobrevida e redução de mortalidade. Conclusão: A associação de técnicas no estudo de incidência, mortalidade e sobrevida pode trazer informações adicionais importantes ao orientar a descentralização e pactuação a partir da compreensão do que ocorre nas pequenas áreas. Além disso, é evidente a importância da implantação, manutenção, atualização e disponibilidade dos dados dos Registros de Câncer para o melhor conhecimento do perfil da doença no nosso país.Introduction: Colorectal cancer presents increasing mortality trend in Brazil from 1979 to 2015. Early screening may reduce the mortality of the disease by removing initial lesions or before they evolve into malignant ones. In spite of the disease’s importance, there are no organize screening actions in the country. Temporal and spatiotemporal trends of colorectal cancer mortality in the state of Mato Grosso and the burden of the disease in Cuiabá and Várzea Grande municipalities are assessed here through the analysis of mortality, incidence and survival. Material and Methods: To analyze the temporal and spatiotemporal trends of mortality in Mato Grosso State DATASUS data were used and linear regression modeling was applied, having the rates been later log- transformed to calculate the yearly percentage change using the statistical packet SPSS15.0. For the spatiotemporal trends in meso-regions and micro-regions in the state, a conditional autoregressive model (CAR) from the package CARBayesST of software R was used. The adjusted models are hierarchical bayesian with inference based on Monte Carlo simulation via Markov chain. In Cuiabá and Várzea Grande municipalities, DATASUS data were also used in the analysis of mortality trends, as well as linear regression modeling and log-linear transformation. Data from the Registro de Câncer de Base Populacional (RCBP) were also used to analyze colorectal cancer incidence and survival. The database was confronted with the data of the Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) using software R and Reclink. By the same token, linear regression modeling for the incidence trends was used. Kaplan-Meier estimates, Cox regression models and net survival estimates were used to analyze survival. Results: The linear regression modeling exercise showed significant increase of global mortality for both genders (p<0.05), with an increase in the yearly percentage especially in the age range <45 years (6,5% for men and 6,61% for women). The spatiotemporal modeling, particularly the CARlinear and CARar models, showed better adjustment and more consistent results for smaller areas (micro-regions). The increase in mortality in all strata analyzed was mainly observed in the micro-regions of Cuiabá e Rondonópolis. As for Cuiabá and Várzea Grande municipalities, there wasn’t a statistically significant trend in incidence for colorectal cancer. Mortality, in turn, showed a trend of increase for both genders. Utilizing the Kaplan-Meier method, survival in five years was greater among women, in the 45-54 age range and for residents in Cuiabá, but the differences observed were not statistically significant. The net survival estimated for the RCBP data was of 47.7% (IC95%: 43,4-51,8%) in five years. Discussion: The use of secondary data and the application of statistical models find a favorable opportunity to characterize some pathologies, especially cancer, a multifactor-influenced disease that must be observed in time and space. Studies with biomedical approach of the burden of the disease provide a global vision to enable public policies that may benefit prevention and deliver better services for the reduction in colorectal cancer, an increase in survival and the reduction in mortality. Conclusion: The association of techniques in the study of incidence, mortality and survival may result in further crucial information to direct decentralization and pact upon understanding the reality of small areas. Besides, it enhances the importance of implantation, maintenance, updating and availability of the data of the Registros de Câncer to better understand the disease’s profile in our country.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Saúde ColetivaUFJFBrasilFaculdade de MedicinaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINAMortalidadeIncidênciaSobrevidaCâncer colorretalMortalityIncidenceSurvivalColorectal neoplasmCâncer colorretal – carga da doença no estado do Mato Grossoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11793/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56ORIGINALchristianemariameureralves.pdfchristianemariameureralves.pdfPDF/Aapplication/pdf3915928https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11793/2/christianemariameureralves.pdf7f5d022bea7fb918a336769c131fdcb1MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11793/5/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD55TEXTchristianemariameureralves.pdf.txtchristianemariameureralves.pdf.txtExtracted texttext/plain226632https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11793/7/christianemariameureralves.pdf.txt5a2f48436b13ba05f1b5bf0188dcb101MD57THUMBNAILchristianemariameureralves.pdf.jpgchristianemariameureralves.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1169https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11793/8/christianemariameureralves.pdf.jpg009650804676608240f9e93b25c0043aMD58ufjf/117932020-10-30 04:07:17.19oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2020-10-30T06:07:17Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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