Hoje, o assunto será sobre multimorbidade e simultaneidade de fatores de riscos à saúde, os quais podem começar na adolescência e seguir até a vida adulta. Ambos os assuntos são problemas globais de saúde e que afetam a vida de milhares de pessoas. Assim, buscamos descrever neste artigo, como a multimorbidade e a simultaneidade de fatores de risco se distribuem ao longo da adolescência e início da idade adulta. Para tentar trazer uma maior clareza e esclarecimento sobre o assunto, acrescentamos alguns dados obtidos da pesquisa Coorte de Nascimentos de Pelotas, os quais corroboram para ilustrar as dimensões das problemáticas. A coleta dos dados foi feita com pessoas com 11, 15, 18 e 22 anos e o estudo também analisou doenças como: asma e bronquite, hipertensão, transtornos mentais, sedentarismo, comportamento de abuso de álcool, entre outras. Os dados coletados encontraram que cerca de 70% das pessoas (em todas as idades) apresentaram simultaneidade de fatores de risco e a multimorbidade aumentou gradativamente dos 11 aos 22 anos. Se você ficou interessado em saber mais sobre o assunto, recomendamos que leia nosso artigo completo!
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As novas ferramentas digitais proporcionadas pela tecnologia Atualmente, a sociedade é permeada por tecnologia, nas mais diversas e variadas áreas e setores. Os avanços tecnológicos proporcionam novas e interessantes formas de realizar determinadas tarefas, como, por exemplo, ajudar na elaboração e realização de pesquisas relacionadas à saúde. Essas inovações trazem ferramentas e softwares que são capazes de facilitar análises e estudos em diferentes campos do saber. Neste texto será apresentada a utilização do “Machine Learning” (Aprendizado de Máquinas) para a predição de doenças crônicas não transmissíveis, um dos exemplos de como as novas tecnologias podem auxiliar na questão da saúde, na sociedade. Entretanto, antes de falar diretamente de sua aplicação nessa problemática, é de grande importância trazer uma explicação sobre o que são doenças crônicas e o que é “Machine Learning“, para que seja possível compreender de maneira mais fácil. Doenças Crônicas: Características e Tipos Doenças crônicas muitas vezes demoram a ser descobertas, muitas são diagnosticadas apenas quando o indivíduo que a possui, começa a perceber os sintomas, de maneira tardia. Sendo assim, essas enfermidades tornam-se ainda mais perigosas, pois muitas delas agem de forma “silenciosa”, ou seja, o quanto antes forem descobertas, menores serão as chances de desenvolver complicações ocasionadas por elas. As principais características utilizadas para definir as doenças crônicas são, o desenvolvimento demorado e a sua duração longa. Elas podem ser divididas em transmissíveis, causadas por agentes infecciosos, e as não transmissíveis. Neste texto, serão abordadas as não transmissíveis, que podem surgir e se desenvolver por diferentes fatores. Muitos deles envolvem o estilo de vida, como a alimentação, consumo de substâncias como álcool e drogas, falta de exercício físico, etc. Entretanto, vale ressaltar que a predisposição genética também influencia no desenvolvimento dessas doenças crônicas. Alguns exemplos mais conhecidos e comuns delas são, a diabetes, a hipertensão, a asma, o Alzheimer, a esclerose múltipla, entre outras. Infelizmente, de acordo com a OMS (Organização Mundial da Saúde), as doenças crônicas não transmissíveis são responsáveis por 63% dos óbitos no mundo. Dessa forma, é necessário estar atento e adotar hábitos que auxiliem na prevenção delas. Machine Learning e Inteligência Artificial O “Machine Learning” ou o “Aprendizado de Máquina”, em português, consiste em uma das áreas ligadas à Inteligência artificial, que possibilita que os computadores aprendam e entendam os dados recebidos de maneira automática. Deste modo, essa ferramenta faz com que os sistemas consigam receber muitos e diferentes tipos de dados e sejam capazes de processá-los, com o objetivo de encontrar uma determinada solução ou resposta. A aplicação do Aprendizado de Máquinas na saúde Tendo em vista os tópicos anteriores é possível avançar e trazer os impactos e os benefícios da aplicação e da utilização do Aprendizado de Máquinas na saúde de forma geral. Para começar, o “Machine Learning” é capaz de cruzar inúmeras informações de um banco de dados de diversos pacientes com suas características demográficas, socioeconômicas e de saúde. Através das características da população, os computadores começam a aprender e seguir determinados padrões, identificando possíveis problemas e complicações que podem levar um indivíduo a desenvolver determinadas doenças. Ou seja, o aprendizado de máquinas, área da inteligência artificial, proporciona aos profissionais da área da saúde uma maior assertividade e eficiência na hora de chegar a uma determinada conclusão de um caso. Dessa forma, trazendo para eles uma maior segurança, precisão e assertividade nos diagnósticos. Além disso, essa tecnologia possibilita um atendimento mais dinâmico, uma automação de processos administrativos e também é capaz de viabilizar um tratamento mais personalizado para cada paciente. Tudo isso acaba reduzindo custos, economizando tempo das instituições de saúde. A aplicação e a utilização do Machine Learning na predição de doenças crônicas não transmissíveis Além dos benefícios citados anteriormente, o “Machine Learning” possui outra grande vantagem, que é a possibilidade de predizer doenças crônicas não transmissíveis. Algo muito importante, afinal, essas enfermidades muitas vezes são silenciosas. Em uma pesquisa realizada por Felipe M. Delpino e colaboradores, “Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review”, foi possível analisar essa característica. Na conclusão deste estudo, é dito que o Aprendizado de Máquinas é promissor, pois possui a capacidade de prever o surgimento de doenças como hipertensão, diabetes, câncer, doenças pulmonares crônicas, etc, tudo isso em diferentes contextos. Por fim, o estudo em questão, confirma os pontos positivos citados no tópico anterior e também ressalta que é de grande importância que no futuro sejam utilizadas bases de dados ainda maiores, com o objetivo de reduzir riscos de erros.
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A complexidade da multimorbidade desde a condição até seus impactos socioeconômicos Conhecida como multimorbidade, a condição responsável por assolar grande parte da população mundial é caracterizada pela presença de dois ou mais problemas relacionados à saúde. Dessa forma, esses problemas incluem condições físicas, como doenças cardíacas, pulmonares e diabetes, como também estão relacionados à saúde mental pelos diagnósticos de depressão e ansiedade. Agravantes e parcelas populacionais A problemática que por sua vez é constituída por combinações de doenças crônicas em um mesmo indivíduo, isto é, doenças de progressão lenta e longa duração, pode ser agravada por inúmeros fatores. Assim, hábitos como tabagismo, sedentarismo, IMC (índice de massa corporal) elevado, consumo excessivo de frango ou carne vermelha, alta ingestão de álcool e carência por qualidade de sono são responsáveis pelo desenvolvimento de grande parte dos diagnósticos detectados mundialmente. Segundo o pesquisador Bruno Pereira Nunes, professor na Universidade Federal de Pelotas (UFPel) e líder do Grupo Brasileiro de Estudos sobre Multimorbidade (GBEM), percentualmente, a parcela populacional que mais apresenta duas ou mais doenças são os idosos. Ainda assim, em termos absolutos, a condição faz-se mais presente nos adultos abaixo de 60 anos. Uma pesquisa realizada pela revista BMJ Open, em 2017, mostra que dois em cada dez adultos possuem duas ou mais doenças crônicas. Nas palavras do professor “não podemos definir multimorbidade como um problema específico de pessoas idosas, até porque o enfrentamento do problema passa por uma abordagem de prevenção desde o início da vida”. Ademais, de acordo com uma pesquisa realizada por Nunes em Pelotas, o público mais afetado na cidade gaúcha é constituído por mulheres adultas e idosas, comumente pertencente às classes econômicas mais baixas. Dessa forma, vale destacar que, além dos agravantes citados anteriormente, fatores socioeconômicos fazem grande participação na problemática. Questão socioeconômica A revista Nature Reviews Disease Primers aponta que a multimorbidade se apresenta dez anos antes em pessoas menos favorecidas. Os estudos indicam que a combinação de doenças físicas e psicológicas exigem uso frequente de medicação e acompanhamento regular por profissionais da saúde, fatores que dificilmente se tornam acessíveis à população carente. “Pessoas com maior vulnerabilidade tendem a apresentar mais dificuldade para garantir direitos humanos básicos. Também possuem menos acesso a serviços e informações que podem contribuir para hábitos mais saudáveis de vida, como atendimentos preventivos em saúde e atividade física, por exemplo” explica Bruno Pereira Nunes. Dessa forma, é possível afirmar que a pobreza e a dificuldade econômica também são causadores de problemas relacionados à saúde que, por sua vez, não recebem o devido tratamento. Por consequência, inúmeras doenças adicionais são derivadas de outras condições que não foram tratadas, agravando, assim, a multimorbidade. Além da dificuldade que envolve o tratamento de doenças na população mais pobre, observa-se uma prática recorrente por parte dos médicos ao culpabilizar pessoas pela sua condição. Assim, aqueles que buscam e conseguem acesso às consultas, são colocados como responsáveis pelo contexto no qual estão inseridos. Insegurança alimentar A insegurança alimentar por sua vez é um dos grande pilares da situação socioeconômica das classes baixas, além de possuir um papel importante no tópico “multimorbidade”. Esta é uma das principais causas de estresse em populações vulneráveis, causadora da fragilização da saúde física e mental e pertencente na realidade de boa parte dos brasileiros. Coloca a população em uma situação na qual, ou não se alimenta, ou, quando se alimenta, não é da forma nutricionalmente correta. As principais consequências decorrentes da insegurança alimentar e, por conseguinte, da multimorbidade, acarretam em morte prematura, piora na qualidade de vida, enfraquecimento do corpo e uso contínuo de remédios durante a vida. Um problema de saúde pública mundial A multimorbidade é um problema de saúde pública mundial, visto que grande parte da população é detentora de duas ou mais doenças crônicas. Ainda assim, é fato que as nações enfrentam o problema de maneiras diferentes. Países menos desenvolvidos são mais vulneráveis se comparados aos países mais desenvolvidos, já que são mais expostos a doenças e menos suscetíveis a alcançar tratamento. Ainda assim, o professor e pesquisador responsável pelo GBEM afirma que o Brasil possui posição privilegiada ao ser detentor do Sistema Único de Saúde (SUS) que, apesar de não conseguir lidar com a multimorbidade, é capaz de fornecer atenção a toda população desde que tenha financiamento e gestão de qualidade, visto que um artigo realizado pelo APUBH (Sindicato dos Professores de Universidades Federais de Belo Horizonte) aponta que o sucateamento da saúde pública conta com cortes que acumulam o valor de 36,9 bilhões de reais. Referências: Pessoas pobres desenvolvem múltiplas doenças crônicas dez anos mais cedo, aponta estudo da Nature. Disponível em: https://oglobo.globo.com/saude/medicina/noticia/2022/07/pessoas-pobresdesenvolvem-multiplas-doencas-cronicas-dez-anos-mais-cedo-aponta-estudo-da-nature.ghtml. Data de acesso: 13/09/2022. Pobres apresentam múltiplas doenças crônicas dez anos antes que mais ricos. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/equilibrioesaude/2022/08/pobres-apresentam-multiplas-doencas-cronicas-dez-anos-antes-que-mais-ricos.shtml. Data de acesso: 13/09/2022. No Brasil, é a pobreza que mata por meio das condições sociais desiguais de acesso à saúde. Entrevista especial com Bruno Pereira Nunes. Disponível em: https://www.ihu.unisinos.br/621102-no-brasil-e-a-pobreza-que-mata-por-meio-das-condicoes-sociais-desiguais-de-acesso-a-saude-entrevista-especial-com-bruno-pereira-nunes. Data de acesso: 13/09/2022 Cortes na saúde afetam usuários: número de atendimentos no SUS cai mais de 12%. Disponível em: https://apubh.org.br/noticias/cortes-na-saude-afetam-usuarios-numero-de-atendimentos-no-sus-cai-mais-de-12/. Data de acesso: 14/09/2022.
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O estudo “Multimorbidade e procura por serviços de urgência e emergência em Pelotas-RS: predição a partir de análises de inteligência artificial (EAI PELOTAS?)”, da Faculdade de Enfermagem da UFPel, é de base populacional realizado na cidade de Pelotas, Rio Grande do Sul. Tem como objetivo principal pressagiar a busca por serviços de urgência e emergência na população adulta e idosa no município. Em 2021 foram entrevistadas mais de 5000 pessoas de diferentes bairros, de forma aleatória, para assegurar a representatividade da amostra. Os entrevistadores voltam às ruas dia 01/09/2022, como anunciado em suas redes sociais, para o acompanhamento dos participantes, que serão mais uma vez entrevistados para verificar o uso dos serviços de urgência e emergência, entre outros tópicos. É frisado a importância da colaboração e participação dos envolvidos, tanto entrevistadores como entrevistados, para melhores resultados do estudo.
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