IMPROVING CLINICAL DECISION USING THE DIAGNOSIS, SIGN AND SYMPTOMS OF PARASITIC DISEASES USING A NETWORK APPROACH

Abstract

Historicamente, o diagnóstico tem papel central e impacto no número de erros médicos, que aumentaram na última década. Geralmente o diagnóstico de doenças parasitárias requer a demonstração da presença ou ausência de uma infecção real ou prévia. Acreditamos que o modelo de comunidade em rede pode melhorar a compreensão da relação doença. Pode ajudar a diferenciar os sinais e sintomas, ou mesmo métodos de diagnóstico, que muitas vezes são relacionados por diferentes subdisciplinas médicas. Parâmetros de rede, tais como: modularidade e topologia foram avaliados, de acordo com o algoritmo descrito por Csardi e colaboradores em 2010 e foi realizada uma análise de agrupamento hierárquico utilizando a distância de rede. Além disso, empregamos um protocolo de otimização para definir o número ideal de clusters. A frequência de cada variável e a descrição das conexões foram medidas por gráficos de barras na plataforma R. Foi realizado o Qui Quadrado e o valor de p considerado significativo será p<0,05. Aplicando uma complexa metodologia multivariada, conseguimos identificar associações entre doenças parasitárias. Identificamos 3 grupos principais com composição parasitária, métodos de diagnóstico e sinais e sintomas distintos. Os agrupamentos aqui apresentados podem levar ao uso específico de uma classe de diagnóstico ou investigar um conjunto de sintomas específicos que auxiliam a decisão do clínico. As novas informações podem ajudar no aprimoramento de novos protocolos de diagnóstico, o que leva a um melhor desempenho do diagnóstico, ao mesmo tempo em que pode reduzir o tempo e o custo do diagnóstico.