11/03/2024

Novo método consegue prever riscos médicos com décadas de antecedência

Redação do Diário da Saúde
Novo método consegue prever riscos médicos com décadas de antecedência
Este é o complexo mapa mostrando como as doenças progridem na população.
[Imagem: Elma Dervic et al. - 10.1038/s41746-024-01015-w]

Mapa das doenças

Qual será a causa da minha morte? Essa é uma pergunta que poucas pessoas se fazem, mas é a típica questão que interessa cientistas como Elma Dervic, da equipe multi-institucional europeia Centro de Ciência da Complexidade.

"Nós queríamos descobrir quais trajetórias típicas de doença ocorrem em pacientes multimórbidos, desde o nascimento até a morte, e quais momentos críticos em suas vidas moldam significativamente o curso futuro. Isso fornece pistas para estratégias de prevenção muito precoces e personalizadas," justificou a pesquisadora.

Para encontrar respostas, a equipe analisou todas as internações hospitalares da Áustria entre 2003 e 2014, totalizando cerca de 44 milhões de registros. Para compreender esta vasta quantidade de dados, a equipe construiu redes multicamadas, onde cada camada representa uma faixa etária de dez anos e cada diagnóstico é representado por nós dentro dessas camadas.

Usando esse método, os pesquisadores conseguiram identificar correlações entre diferentes doenças em diferentes faixas etárias - por exemplo, com que frequência a obesidade, a hipertensão e o diabetes ocorrem juntas em pessoas de 20 a 29 anos e quais doenças têm maior risco de ocorrer quando eles estiverem nos seus 30, 40 ou 50 anos de idade.

A equipe identificou 1.260 trajetórias de doenças diferentes (618 em mulheres e 642 em homens) ao longo de um período de 70 anos. "Em média, uma dessas trajetórias de doença inclui nove diagnósticos diferentes, destacando o quão comum é realmente a multimorbidade," contou Dervic.

Momentos críticos

Foram identificadas 70 trajetórias em que os pacientes apresentaram diagnósticos semelhantes na juventude, mas posteriormente evoluíram para perfis clínicos significativamente diferentes.

"Se estas trajetórias, apesar das condições iniciais semelhantes, diferirem significativamente mais tarde na vida em termos de gravidade e das correspondentes hospitalizações necessárias, este é um momento crítico que desempenha um papel importante na prevenção," disse Dervic.

O modelo mostra, por exemplo, duas trajetórias típicas de homens entre 20 e 29 anos que sofrem de distúrbios do sono: Na trajetória A, doenças metabólicas como diabetes mellitus, obesidade e distúrbios lipídicos aparecem anos depois; na trajetória B, ocorrem distúrbios de movimento, entre outras condições. Isto sugere que os distúrbios orgânicos do sono podem ser um marcador precoce do risco de desenvolvimento de doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson.

Os pacientes que seguem a trajetória B passam nove dias menos no hospital aos 20 anos, mas 29 dias a mais no hospital aos 30 anos, e também sofrem mais diagnósticos adicionais. Ou seja, à medida que os distúrbios do sono se tornam mais prevalentes, a diferença no curso das suas doenças não importa apenas para as pessoas afetadas, mas também para o sistema de saúde.

Da mesma forma, quando adolescentes com idades entre dez e dezenove anos têm pressão alta, sua trajetória também varia: Enquanto alguns desenvolvem doenças metabólicas adicionais, outros sofrem de doença renal crônica aos vinte anos, levando ao aumento da mortalidade numa idade jovem. Isto é de particular importância clínica, uma vez que a hipertensão infantil está aumentando em todo o mundo e está intimamente ligada ao aumento da prevalência da obesidade infantil.

"Com estes conhecimentos derivados de dados da vida real, os médicos podem monitorar várias doenças de forma mais intensiva e implementar medidas preventivas direcionadas e personalizadas décadas antes de surgirem problemas graves," disse Dervic. "Fazendo isto, eles não só reduzem a carga sobre os sistemas de saúde, mas também melhoram a qualidade de vida dos pacientes."

Checagem com artigo científico:

Artigo: Unraveling cradle-to-grave disease trajectories from multilayer comorbidity networks
Autores: Elma Dervic, Johannes Sorger, Liuhuaying Yang, Michael Leutner, Alexander Kautzky, Stefan Thurner, Alexandra Kautzky-Willer, Peter Klimek
Publicação: npj Digital Medicine
Vol.: 7, Article number: 56
DOI: 10.1038/s41746-024-01015-w
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