Dissertação

Adaptive ROC analysis in Carotid Atherosclerosis Diagnosis for Endarterectomy EVALUATED

A doença aterosclerótica da carótida é uma das principais razões para a ocorrência de Acidentes Vasculares Cerebrais. Um diagnóstico preciso e quantificação da gravidade da doença são necessários para decidir o tratamento adequado. O indicador mais importante para o risco de agravamento da doença é o grau de estenose (DS). Muito recentemente, um novo indicador foi proposto, denominado Enhanced Activity Index (EAI) que, apesar de mais complexo, é mais preciso do que o DS. O EAI, no entanto, só tem em conta informações médicas sobre o paciente. Neste trabalho, são considerados a idade, sexo, custos esperados e efeitos da cirurgia no paciente, juntamente com o EAI, com o intuito de melhorar a informação disponível para a tomada de decisão da endarterectomia. Valores para os anos de vida ajustados pela qualidade (QALY) e respectiva relação incremental custo-efetividade (ICER) serão considerados. É apresentada a interface gráfica (GUI) desenvolvida para ajudar a equipe médica, onde o ponto de decisão é ajustado de acordo com as características da população, inerentes á curva ROC, as informações do paciente e aspectos económicos. O método foi testado com dados reais adquiridos no Instituto Cardiovascular de Lisboa e no Departamento de Cirurgia Vascular do Hospital de Santa Maria, em Lisboa. A ferramenta criada gera resultados coincidentes com diferentes estudos da bibliografia. Esta abordagem preliminar do problema levou a resultados promissores que sugerem a sua aplicação na prática clínica. No entanto, seria interessante incorporar tanto o EAI como a informação económica em conjunto num índice global.
Aterosclerose, Endarterectomia, Curvas ROC, AVAQ

Dezembro 5, 2012, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Mónica Duarte Correia de Oliveira

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João Miguel Raposo Sanches

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar