Ludmila Pacheco Bezerra 11041910
A utilização de redes complexas nos estudos da saúde é algo novo e não e ainda
não existem muitas pesquisas relacionadas. Esse estudo foi realizado por Fernando
Sequeira Souza e Evandro Eduardo Seron Ruiz a fim de inovar e trazer dados que
possam ser usados para um maior entendimento da evolução e interdependência de
doenças.
Aplicação da teoria de redes complexas no estudo de relacionamento entre doenças e
casos de óbito do paciente.
Para entendermos melhor a saúde/doenças de uma população a utilização de
ferramentas estatísticas são muito úteis. Existem diversos casos de doenças sucessivas
no mesmo paciente, o que tornou importante o entendimento e quantificação desses
casos.
Esse estudo se trata de doenças sucessivas que levaram ao óbito, e elas são
abordadas como correlacionadas, formando uma rede de doenças.
As doenças são os vértices, conectadas pelas arestas que são
causa/conseqüência. O número de arestas por vértices não é regular e nem randômica.
O estudo foi realizado para elaborar, analisar e caracterizar as redes complexas
feitas a partir dos dados de óbitos de pacientes de cinco estados brasileiros, para um
melhor entendimento das condições de saúde da população e contribuir para melhorias.
Foram utilizados os dados do sistema DATASUS-SIM, referente ao ano de 2005
dos estados de Alagoas, Acre, Goiás, Rio Grande do Sul e São Paulo.
As informações utilizadas foram os códigos CID-10 anotados por internação ou
óbito. O SIM fornece até seis códigos por paciente, onde o primeiro é a causa da
internação, o CID-10 é de quatro dígitos, mas só foram usados 3 para simplificar.
Esquematização da rede
Cada registro de mortalidade pode conter até 6 códigos CID-10, partindo do
primeiro, os códigos foram ligados a causa da internação formando um grafo. A rede
final é não direcionada e não ponderada. O número de vértices corresponde ao numero
de doenças em cada estado.
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Acre: 502 vertices
Alagoas: 782 vértices
Goiás: 1033 vértices
Rio Grande do Sul: 1223 vértices
São Paulo: 1331 vértices
Para analisar as redes foram definidos certos parâmetros:
Grau máximo e grau médio: o grau máximo Ki é o número de arestas incidentes ou
emergente de um vértice i. O grau médio é a média de todos os graus dos vértices da
rede.
Distância geodésica média: numa rede complexa onde dois vértices i e j não adjacentes
podem estar conectados por uma série de vértices c, a distância geodésica média é dada
por:
Onde N é o número total de doenças e dij é a distância entre os dois vértices. Essa
equação nos mostra quais doenças estão mais ou menos relacionadas entre si.
Eficiência global: pode ser mais representativa que a distância geodésica média e reflete
a propagação de informação na rede, ou seja, a evolução da doença no caso de
mortalidade.
Assortatividade: essa medida verifica que a ligação entre dois vértices é preferencial ou
não. Os valores variam de -1 a 1. Onde os valores negativos indicam que os vértices
com alta conectividade tendem a se ligar com os de baixa. Os positivos indicam que
vértices com graus semelhantes estão conectados. Para identificar se as doenças mais
freqüentes estão conectadas com outras freqüentes ou as raras.
Vulnerabilidade: numa rede complexa alguns vértices são mais importantes que outros.
Sua vulnerabilidade é definida pela formulação:
Onde E é a eficiência global da rede e Ei é a eficiência após a retirada do vértice i.a
vulnerabilidade indica a doença mais importante da rede.
Componentes conexos: um componente conexo é um conjunto de vértices conectados
entre si. Para mostrar quais doenças estão mais interligadas.
Os resultados obtidos foram
Essa rede segue um padrão tradicional, ela contém hubs, vértices com grande
número de ligações provenientes de vértices com baixo grau. Essas redes também
apresentam alta resistividade a ataques, ou seja, baixa vulnerabilidade. Quanto aos
componentes conexos vemos que as redes possuem poucos vértices com muitas
conexões, a maioria tem um ou dois.
A principal conclusão do estudo foi que diferentes redes apresentam o mesmo
grau de assortatividade, ou seja, a propagação de doenças nesses estados é favorecida.
Esse estudo continua em andamento.
Referências
http://www.sbis.org.br/cbis11/arquivos/858.pdf