- Drª Zilda Mendes e Dr. José Guerreiro – Associação Nacional de Farmácias / Dr. Ricardo São João – Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Santarém (IPS) & CEAUL
- FCUL (DEIO) – Campo Grande – Bloco C6 Piso 4 – Sala 6.4.30 – 16:00h
- Quarta-feira, 4 de Dezembro de 2013
- Referência Projeto: PEst-OE/MAT/UI0006/2011
Abstract:
Objectivo: Pretende-se apresentar uma aplicação dos modelos de Análise de Sobrevivência através da aplicação prática a um caso real sobre a persistência de doentes à toma de um medicamento para doença crónica.
Metodologia: Neste trabalho, uma cohort de doentes foi seguido durante 2 anos e avaliado no que diz respeito à continuidade da toma da medicação. A persistência na toma do medicamento consiste no número consecutivo de dias desde que o doente iniciou a terapêutica até que ao momento em que interrompeu definitivamente ou fez uma pausa superior a 30 dias na toma desse medicamento, neste contexto o evento de interesse é a não-persistência e pretende-se modelar o tempo até este evento. Serão apresentadas curvas Kaplan-Meier (KM) e o teste log-rank para comparação de curvas de sobrevivência. Foram também ajustados modelos de Cox como forma de encontrar possíveis factores associados ao evento em estudo.
Resultados: A persistência na toma do medicamento foi de 22,5% [18,6%; 26,7%] aos 6 meses e 3,4% [2,0%; 5,6%] aos 2 anos de seguimento. Resultados do modelo de Cox multivariado (teste Wald p-value < 0,0001; VIF ≤ 1,1489) sugerem factores com maior risco de não persistência: doentes com maior nível educacional (HR <6 meses=1,387; p=0,0283), doentes a viver sozinhos (HR após 3 meses =1,822; p=0,0011), doentes com tomas mais frequentes (HR=1,295; p=0,0347) e doentes acompanhados por especialista que não o Médico de Família (HR após 6 meses =1,832; p=0,0051). Nalguns destes casos, observaram-se períodos onde o risco de não persistência foi menor: doentes com maior nível educacional (HR após 6 meses =0,531; p=0,0287) e doentes acompanhados por especialista que não o Médico de Família (HR <6 meses =0,711; p=0,0224).
Conclusões: A utilização da metodologia de Análise de Sobrevivência permitiu observar ao fim de 2 anos níveis baixos de persistência à toma de um medicamento e identificar fatores potencialmente associados ao tempo de não persistência, sugerindo a identificação de estratégias para promover maior adesão à terapêutica crónica destes doentes.
Seminário 2
Abstract:
O efeito de mudanças estruturais da população modifica substancialmente o número esperado de casos futuros de cancro. Em Portugal, e na maior parte dos países desenvolvidos, a lenta diminuição da natalidade a par de um aumento da esperança de vida e de um ligeiro decréscimo na taxa de mortalidade terá importantes implicações nos próximos 50 anos. De facto, estes fatores terão um impacto nas doenças crónicas e degenerativas. A generalidade dos cancros afeta sobretudo pessoas idosas. Segundo a nossa pirâmide etária, este facto revela-se no mínimo preocupante. A adoção de metodologias estatísticas que permitam modelar e projetar a incidência de cancro torna-se premente. Apesar da etiologia e os fatores de risco em grande parte das neoplasias não serem conhecidos, existe uma classe de modelos designada por modelos idade-período-coorte que permite a modelação da incidência de cancro segundo três variáveis temporais: idade do doente à data do diagnóstico; o período (data do diagnóstico) e a coorte de nascimento. O conhecimento da tendência nas taxas de incidência determinadas pelos modelos anteriores, torna possível a sua projeção por modelos lineares no tempo mas não forçosamente nos parâmetros, não obstante o grau de incerteza naturalmente a elas associado. Tais projeções revelam-se num contributo adicional para a definição de políticas de saúde na área da oncologia. A modelação e projeção da incidência de cancro terá como base o registo de cancro de base populacional da região Sul de Portugal (Registo Oncológico Regional Sul – ROR Sul), para as neoplasias do cólon, recto e estômago diagnosticadas no período 1998-2006.
Palavras chave: incidência, cancro, projeção, modelação.
(Trabalho realizado em coautoria com Ana Luísa Papoila, Bruno de Sousa e Ana Miranda)