22/11/2021 - 09:00 - 18:00
PE21 - Epidemiologia das doenças transmissíveis - Dengue, Zika, chikungunya e outras arboviroses (TODOS OS DIAS) |
36313 - ALGORITMO FUZZY DE CLASSIFICAÇÃO DIAGNÓSTICA PARA CASOS SINTOMÁTICOS DE ARBOVIROSES
SHEYLA MARIA TORRES GOULART CITRANGULO - INSTITUTO DE ESTUDOS EM SAÚDE COLETIVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO, FÁBIO LUIZ PERES KRYKHTINE - LABORATÓRIO DE LÓGICA FUZZY, INSTITUTO ALBERTO LUIZ COIMBRA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DE ENGENHARIA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO; ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO, LUIZ EDUARDO NETTO SÁ-FORTES - LABORATÓRIO DE LÓGICA FUZZY, INSTITUTO ALBERTO LUIZ COIMBRA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DE ENGENHARIA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO, CARLOS ALBERTO NUNES COSENZA - LABORATÓRIO DE LÓGICA FUZZY, INSTITUTO ALBERTO LUIZ COIMBRA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DE ENGENHARIA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO, ANTONIO JOSÉ LEAL COSTA - INSTITUTO DE ESTUDOS EM SAÚDE COLETIVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
Objetivos: Estabelecer uma abordagem fuzzy de classificação diferencial para apoio ao diagnóstico de infecção sintomática das arboviroses de interesse Dengue, Zika e Chikungunya.
Métodos: O algoritmo criado se fundamenta nas diferenças de intensidade e frequência nas manifestações dessas arboviroses, propondo uma variante do modelo Coppe-Cosenza. Os dados são provenientes de um estudo transversal de base populacional em Manaus e Itacoatiara (AM) em 2019 com casos suspeitos de Síndrome Febril Exantemática Aguda (SFEA) de qualquer idade e condição, submetidos a exames confirmatórios por RT-PCR. Foram coletadas informações de identificação, registros de atendimento e manifestações clínicas, as quais foram registradas pela escala visual analógica da dor.
Resultados: Os termos linguísticos e as funções de pertinência dos conjuntos fuzzy para cada variável foram definidos por especialistas em infectologia e epidemiologia, com apoio de dados publicados na literatura. Após defuzzificação por método de centroide e normalização, chegou-se a um valor entre “zero” e “um”. Os resultados dos escores para as três arboviroses são comparados entre si e o maior resultado indica a possibilidade de o paciente ter uma das arboviroses.
Conclusões: A criação de um modelo baseado em lógica fuzzy pode contribuir para o diagnóstico diferencial de arboviroses no âmbito da Vigilância Epidemiológica e o mapeamento de surtos e epidemias. Neste trabalho desenvolveu-se um algoritmo robusto para tal fim, sendo necessária, entretanto, a validação do modelo com bases de dados maiores e estabelecer os possíveis ajustes decorrentes desse processo junto a especialistas.
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