2 resultados para Hepatite de Lábrea

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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O diagnóstico de doença hepática autoimune em doentes com patologia hepática implica a exclusão de outras causas de lesão hepática como vírica, alcoólica, tóxica, devido a alterações genéticas ou metabólicas, esteatose hepática não alcoólica e uma criteriosa avaliação de dados clínicos, bioquímicos, histológicos e colangiográficos especificas destas patologias (Invernizzi et al 2007) O diagnóstico e tratamento precoces destas patologias são fundamentais para a prevenção da alta morbilidade e mortalidade associada a estes doentes. O despiste de patologia hepática autoimune assenta na utilização de testes serológicos para a deteção de autoanticorpos associados a estas patologias. O conhecimento destes testes e a interpretação dos resultados obtidos revelam-se fundamentais para o diagnóstico ou exclusão destas doenças (Beuers 2005). Deste modo, foi objetivo deste trabalho a pesquisa e identificação de autoanticorpos em uso clínico: ANA, AMA, AML, ANCA, Anti-SLA/LP, anti-LKM, anti-LC1 e anti-actina F, em doentes com suspeita de HAI e CBP em que foi excluída causa vírica, alcoólica e tóxica. O trabalho incidiu particularmente na comparação dos resultados do perfil de autoanticorpos de pedidos feitos ao exterior com os resultados obtidos recorrendo à utilização de um novo kit de imunoblot, e assim determinar a relevância da introdução da pesquisa dos novos autoanticorpos e avaliar a relação custo/benefício da implementação do kit BlueDot liver da D-tek® na rotina laboratorial do serviço de Patologia Clínica do Hospital Pedro Hispano. Os resultados encontrados foram de 100% de concordância entre os métodos de imunofluorescência indireta e imunoblot, e Elisa e Imunoblot. Deste modo seria uma boa estratégia a implementação desta última técnica na rotina laboratorial uma vez que proporciona uma rápida disponibilização dos resultados para o clínico, antecipando desta forma o diagnóstico e o início rápido do tratamento em benefício do doente. Por outro lado, quando analisámos a relação custo/beneficio, seria vantajosa a implementação desta técnica uma vez que o laboratório dispõe de capacidade técnica, e o custo de aquisição do kit não excede o valor praticado atualmente correspondendo a uma poupança de 51%.

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Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.