Dissertação
{en_GB=Multiple criteria decision analysis for biomarker prioritization: Developing a socio-technical approach to assist researchers and clinicians in biomarker selection for validation and translation into clinical applications} {} EVALUATED
{pt=Apesar de milhares de biomarcadores terem já sido descobertos, não muitos têm sido aplicados a nível clínico, devido ao tempo e recursos monetários necessários à sua identificação e validação. Devido à sua complexidade e heterogeneidade, e consequente falta de biomarcadores específicos, a DPOC é ideal para aplicar o modelo desenvolvido nesta tese. Com o propósito de avaliar e selecionar os biomarcadores de prognóstico de DPOC mais promissores, um modelo multicritério foi desenvolvido, com foco na fase de estruturação, usando uma abordagem sócio-técnica baseada no método MACBETH, incluindo um levantamento das áreas de preocupação no campo dos biomarcadores, a definição de critérios para a seleção de biomarcadores (usando literatura, entrevistas e um Delphi), um teste de dependência de preferência e o desenho da árvore de valor resultante. Os resultados mostram que os peritos acreditam que a relevância clínica, valor clínico acrescentado, qualidade dos estudos e fiabilidades do teste são dimensões relevantes, enquanto custos de desenvolvimento, conforto do paciente e facilidade de medição, análise e interpretação são secundários, uma vez que uma pessoa deve abdicar de certos benefícios se o biomarcador melhorar significativamente a saúde/bem-estar dos pacientes. Apesar de dez dimensões terem sido consideradas relevantes por peritos, algumas dependências foram encontradas, levando ao agrupamento e reformulação das dimensões dependentes. Apesar de algumas dificuldades, a abordagem aplicada funcionou bem, resultando numa boa estrutura do modelo, com sete critérios relevantes e bem definidos para a prioritização de biomarcadores. No futuro, seria interessante completar o modelo, incluindo a construção, teste e validação do mesmo., en=Although thousands of biomarkers have already been discovered, not many have been applied into clinical practice, due to the high time and monetary resources necessary for their identification and validation. Due to its complexity and heterogeneity, and consequent lack of specific biomarkers, COPD is ideal to apply the model developed in this thesis. With the purpose of evaluating and selecting the most promising COPD prognostic biomarkers, a MCDA model was developed, with focus on the structuring phase, using a socio-technical approach based on the MACBETH method, including an assessment of areas of concern in the biomarker field, the definition of criteria for biomarker selection (using literature, interviews and a Delphi), a test on preference dependence and the design of the resultant value tree. Results show that experts believe that the clinical relevance, clinical added value, quality of studies and test reliability are relevant dimensions, while the costs of development, the patient comfort and the easiness to measure, analyse and interpret are secondary, as one must give up certain benefits if the biomarker significantly improves the patients' health/well-being. Although ten evaluation dimensions were considered relevant by experts, some dependencies were found, leading to the grouping and reformulation of the dependent dimensions. Despite some difficulties, the approach applied worked well, resulting in a good structure for the MCDA model, with seven well defined and relevant evaluation criteria for the prioritization of biomarkers. In the future, it would be interesting to complete the model, including the building, testing and validation phases.}
novembro 21, 2019, 15:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Mónica Duarte Correia de Oliveira
Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)
Professor Associado
