Uma ferramenta compartilhada para apoiar a decisão de pacientes com Hérnia de Disco Lombar sobre se devem ser submetidos à cirurgia: um estudo piloto

Autor(es): Gabriel Otobelli Bertéli
Orientador: Leandro Luís Corso
Quantidade de visulizações: 254

Este estudo visa desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão para pacientes e cirurgiões que lidam com a incerteza dos resultados cirúrgicos e as expectativas de ambas as partes no tratamento da hérnia discal lombar sintomática (LDH). O estudo utiliza uma abordagem de métodos mistos com Cadeias de Markov (MC) e Processo de Hierarquia Analítica (AHP) para prever estados de saúde futuros após a cirurgia para LDH, com base em medidas de resultados relatados pelo paciente (PROMs) e pesos personalizados para cada PROM individual e prioridades elucidadas. Uma análise baseada em casos de dois pacientes é apresentada para demonstrar a utilidade do modelo em fornecer uma trajetória provável que as PROMs prioritárias seguirão ao longo do tempo. O estudo foi conduzido sob as diretrizes da STROBE como uma análise pós hoc de um grande estudo de pesquisa de resultados da coluna vertebral realizado no sul do Brasil. Foram coletados dados de pacientes operados entre 2006 e 2017 para avaliar a dor, incapacidade, humor e estado geral de saúde desde o momento pré-operatório até 1 ano após a cirurgia, utilizando questionários de resultados relatados pelos pacientes. Os resultados apresentados pela ferramenta sugerem que o paciente A terá uma probabilidade consideravelmente maior de satisfação e/ou de não atender às expectativas com a cirurgia do que o paciente B. O estudo demonstra a viabilidade e a utilidade de uma ferramenta de apoio à decisão baseada em dados que leva em conta as preferências e crenças dos pacientes na geração de decisões de alta qualidade e mais utilidade para resultados a longo prazo no tratamento da hérnia de disco lombar sintomática.  

Palavras-chave: Cirurgia, Hernia de disco, Inteligência artificial