Biblioteca Virtual en Salud Enfermería

O objetivo deste estudo foi analisar os determinantes da infecção pelo Mycobacterium leprae e do adoecimento por hanseníase em contatos de casos da doença, residentes na Microrregião de Almenara, Minas Gerais, Brasil, a fim de compor um modelo de predição da hanseníase em contatos inseridos em regiões endêmicas. Trata-se de uma coorte retrospectiva de contatos domiciliares de casos de hanseníasecom período de acompanhamento de 1999 a 2018. Foi realizada coleta de dados com entrevista, aplicação de questionário semiestruturado, contendo informações sociodemográficas e de saúde, coleta de amostras biológicas e exame dermatoneurológico. As amostras biológicas subsidiaram a avaliação de polimorfismos genéticos e reatividade aos testes sorológicos. A escolha das variáveis explicativas incluídas nas análises se fundamentou no modelo teórico dos determinantes da hanseníase em contatos, elaborado a partir da realização de revisão sistemática. A análise de associação utilizou modelo de regressão logística por meio do método de estimação Generalized Estimating Equations. A construção do modelo de predição envolveu análise exploratória dos dados e aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina. Os determinantes da infecção pelo M.

leprae foram:

a cor de pele negra e parda, a presença de genótipos contendo o polimorfismo rs8057341 no gene NOD2 (Nucleotide-binding Oligomerization Domain Containing 2) e o convívio com caso apresentando incapacidades físicas no diagnóstico.

Os determinantes do adoecimento por hanseníase foram:

consanguinidade com o caso índice e a continuidade do convívio em intradomicílio ou peridomicílio após o diagnóstico do caso. A idade, o contato domiciliar e peridomiciliar, o convívio com mais de um caso e a presença de incapacidades físicas no diagnóstico foram determinantes para o risco à infecção e ao adoecimento em contatos. O genótipo heterozigoto contendo o polimorfismo rs2430561 no gene IFNG (Interferon-gama) foi fator protetor para a infecção e adoecimento em contatos. Os algoritmos de aprendizagem supervisionada Naive Bayes com discretização das variáveis numéricas, J48 e Random Forest tiveram os melhores desempenhos nos conjuntos de dados avaliados. Os determinantes do processo de infecção e adoecimento por hanseníase foram capazes de compor modelos de predição com a acurácia e sensibilidade superiores a 90% e indicam que a vigilância de contatos pode ser aprimorada pela utilização destas tecnologias nos serviços de Atenção Primária à Saúde, principalmente, em áreas de alta endemicidade.