A bioespectroscopia como ferramenta de triagem para a fibromialgia: melhorando o diagnóstico para potencializar a funcionalidade
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30382 |
Resumo: | O Colégio Americano de Reumatologia (ACR) apresentou em 2010 um consenso para diagnóstico da fibromialgia (FM). Porém, observou-se que mesmo com um guia de avaliação e diagnóstico existe muitos casos de subdiagnóstico ou de falsos diagnósticos. Isso se deve à falta de marcadores químicos, imunológicos ou exames específicos para a detecção da FM. Este projeto tem como objetivo utilizar da bioespectroscopia (espectroscopia no infravermelho) e técnicas multivariadas de classificação como novas tecnologias para identificação da FM utilizando apenas o plasma sanguíneo como material de análise. Trata-se de um estudo analítico transversal com 126 sujeitos com FM e 126 sujeitos saudáveis no grupo controle. Para todos os sujeitos, foram aplicados questionário sociodemográfico, coletado dados clínicos de impacto da FM, intensidade da dor, níveis de ansiedade, qualidade de vida e uma coleta de 10 ml de sangue. Para a análise do plasma sanguíneo, foi utilizado espectroscopia de reflexão total atenuada de infravermelho por transformada de Fourier (ATR-FTIR) em conjunto com técnicas quimiométricas, fornecendo uma abordagem de diagnóstico de baixo custo, rápida e precisa. Diferentes algoritmos quimiométricos foram testados para classificar os dados espectrais. O algoritmo genético com análise discriminante linear (GA-LDA) obteve os melhores resultados de diagnóstico com sensibilidade de 89,5% em um conjunto de testes externo. O modelo GALDA identificou 24 números de onda espectrais responsáveis pela separação de classes; entre estes, a Amida II (1545 cm-1) e as proteínas (1425 cm-1) foram identificadas como características discriminantes. Os dados clínicos mostram que houve diferença estatística entre os grupos nas variáveis FIQ (p = 0,0001), ansiedade (p = 0,001), dor (p = 0,0001) e qualidade de vida (p = 0,0001). Esses resultados reforçam o potencial da espectroscopia ATR-FTIR com análise multivariada como uma nova ferramenta para rastrear e detectar pacientes com FM de maneira rápida, de baixo custo, não destrutiva e minimamente invasiva. |
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Passos, João Octávio SalesRanzolin, AlineAndrade, Sandra Cristina deFreitas, Rodrigo Pegado de Abreu2020-10-09T23:25:55Z2020-10-09T23:25:55Z2020-08-10PASSOS, João Octávio Sales. A bioespectroscopia como ferramenta de triagem para a fibromialgia: melhorando o diagnóstico para potencializar a funcionalidade. 2020. 63f. Dissertação (Mestrado em Ciências da Reabilitação) - Faculdade de Ciências da Saúde do Trairi, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30382O Colégio Americano de Reumatologia (ACR) apresentou em 2010 um consenso para diagnóstico da fibromialgia (FM). Porém, observou-se que mesmo com um guia de avaliação e diagnóstico existe muitos casos de subdiagnóstico ou de falsos diagnósticos. Isso se deve à falta de marcadores químicos, imunológicos ou exames específicos para a detecção da FM. Este projeto tem como objetivo utilizar da bioespectroscopia (espectroscopia no infravermelho) e técnicas multivariadas de classificação como novas tecnologias para identificação da FM utilizando apenas o plasma sanguíneo como material de análise. Trata-se de um estudo analítico transversal com 126 sujeitos com FM e 126 sujeitos saudáveis no grupo controle. Para todos os sujeitos, foram aplicados questionário sociodemográfico, coletado dados clínicos de impacto da FM, intensidade da dor, níveis de ansiedade, qualidade de vida e uma coleta de 10 ml de sangue. Para a análise do plasma sanguíneo, foi utilizado espectroscopia de reflexão total atenuada de infravermelho por transformada de Fourier (ATR-FTIR) em conjunto com técnicas quimiométricas, fornecendo uma abordagem de diagnóstico de baixo custo, rápida e precisa. Diferentes algoritmos quimiométricos foram testados para classificar os dados espectrais. O algoritmo genético com análise discriminante linear (GA-LDA) obteve os melhores resultados de diagnóstico com sensibilidade de 89,5% em um conjunto de testes externo. O modelo GALDA identificou 24 números de onda espectrais responsáveis pela separação de classes; entre estes, a Amida II (1545 cm-1) e as proteínas (1425 cm-1) foram identificadas como características discriminantes. Os dados clínicos mostram que houve diferença estatística entre os grupos nas variáveis FIQ (p = 0,0001), ansiedade (p = 0,001), dor (p = 0,0001) e qualidade de vida (p = 0,0001). Esses resultados reforçam o potencial da espectroscopia ATR-FTIR com análise multivariada como uma nova ferramenta para rastrear e detectar pacientes com FM de maneira rápida, de baixo custo, não destrutiva e minimamente invasiva.The American College of Rheumatology (ACR) presented in 2010 a consensus for the diagnosis of fibromyalgia (FM). However, they can use an assessment and diagnosis guide as there are many cases of underdiagnosis or false diagnosis. This causes a lack of chemical, immunological markers or tests for FM detection. This project aims to use biospectroscopy (spectroscopy without infrared) and multivariate classification techniques as new technologies for the identification of FM, using only blood plasma as the material of analysis. This is a crosssectional analytical study with 126 members divided into the Fibromyalgia group and the control group. For all subjects, a sociodemographic questionnaire was applied, collected clinical data on the impact of FM, investigated with pain intensity, anxiety levels, quality of life; as well as a collection of 10 ml of blood from each participant. Analysis of their blood plasma using attenuated total reflection Fourier-transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy in conjunction with chemometric techniques, hence, providing a low-cost, fast and accurate diagnostic approach. Different chemometric algorithms were tested to classify the spectral data; genetic algorithm with linear discriminant analysis (GA-LDA) achieved the best diagnostic results with a sensitivity of 89.5% in an external test set. The GA-LDA model identified 24 spectral wavenumbers responsible for class separation; amongst these, the Amide II (1545 cm1 ) and proteins (1425 cm-1 ) were identified to be discriminant features. Clinical data showed significant difference between groups in FIQ (p = 0.0001), anxiety (p = 0.001), pain (p = 0.0001) and quality of life (p = 0.0001). These results reinforce the potential of ATR-FTIR spectroscopy with multivariate analysis as a new tool to screen and detect patients with fibromyalgia in a fast, low-cost, non-destructive and minimally invasive fashion.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA REABILITAÇÃOUFRNBrasilFibromialgiaAnálise espectralDiagnóstico e dorA bioespectroscopia como ferramenta de triagem para a fibromialgia: melhorando o diagnóstico para potencializar a funcionalidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTBioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.txtBioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain118602https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30382/2/Bioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.txt08b61f2280b395d8a14c170694e08d7dMD52THUMBNAILBioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.jpgBioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1185https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30382/3/Bioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf.jpg10218eecad34ab9cbd717438c7a24dc7MD53ORIGINALBioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdfapplication/pdf1813035https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30382/1/Bioespectroscopiacomoferramenta_Passos_2020.pdf206ba4a52a17a05321ec019de688498eMD51123456789/303822020-10-11 04:40:13.424oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/30382Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-10-11T07:40:13Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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