{"status":200,"response":{"result":"PUBLIC_ARTICLES_RETRIEVED","data":{"count":1,"content":[{"id":"6064be2d97498a256200b8a9","updated":"2021-03-31T19:58:04.096Z","created":"2021-03-31T18:23:40.834Z","statuses":{"approval_status":"approved","publish_status":"published","visibility_status":"public","has_pending_changes":false,"is_pinned":false,"is_paywall_disabled":false,"scheduled_date":null,"rejection_reason":null},"metadata":{"location":"group","location_slug":"plantao","content_type":"post","publish_date":"2021-03-31T19:58:04.323Z","likes_count":1,"bookmarks_count":0,"comments_count":0,"score":"2021-03-31T20:58:04.323Z","sharing_title":"TP #25: Healthcare bigdata","sharing_description":null,"sharing_image":"https://58b04f5940c1474e557e363a.redesign.static-01.com/f/images/8ef2d9fd6c218d1de08427061ee58085668f4c78.png","tag_ids":["5936cb14a0df0168491e5e36","5e3895362a95b04923bc0b64","602bbd9272e8381d24d97a11","604b8d91d322bf4d02f905e2","6064be2c97498a256200b8a8"],"author_user_id":"593f4e8f11eebc073efd4a19","moderator_user_id":"58beb9b38c3fb60932b35286","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a","course_id":null,"course_module_id":null,"group_id":"60410438cbdbe130df7d477f","version":1,"tags":[{"id":"5936cb14a0df0168491e5e36","title":"medicina","slug":"medicina","fixed":0,"app_id":"56e066bd9cbb047348354ea6","account_id":"58b04e55e9dd6944b5ee4daf","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a"},{"id":"5e3895362a95b04923bc0b64","title":"Bigdata","slug":"bigdata","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a"},{"id":"602bbd9272e8381d24d97a11","title":"clubhouse","slug":"clubhouse","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a"},{"id":"604b8d91d322bf4d02f905e2","title":"trocadeplantao","slug":"trocadeplantao","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a"},{"id":"6064be2c97498a256200b8a8","title":"RWE","slug":"rwe","project_id":"58b04f5940c1474e557e363a"}]},"content":{"title":"TP #25: Healthcare bigdata","slug":"tp-25-healthcare-bigdata","cover_image":"https://58b04f5940c1474e557e363a.redesign.static-01.com/l/images/8ef2d9fd6c218d1de08427061ee58085668f4c78.png","headline":"Saúde e economia: essa foi a pauta debatida no episódio 25 do Troca de Plantão. RWD, RWE, Big Data, análise de dados e pesquisas científicas foram alguns dos assuntos abordados","main_content":"

Saúde e economia: essa foi a pauta debatida no episódio 25 do Troca de Plantão. RWD, RWE, Big Data, análise de dados e pesquisas científicas foram alguns dos assuntos abordados durante esse bate-papo muito interessante.

O Troca de Plantão acontece de Segunda a Sexta às 06h30 da manhã no Clubhouse e é transformado em Podcast para você que não pode participar conosco ao vivo. Dê o play aqui e curta conosco.

Comandado por Fernando Carbonieri, médico e fundador da Academia Médica, o Troca de Plantão nº25 contou com os colegas Filipe Prohaska, Marilea Assis, Ana Panigassi, Ana Carolina, Alexander Buarque, Felipe Roitberg, entre outros que também compartilharam conhecimento com a comunidade. Com audiência crescente, o Troca de Plantão da Academia Médica traz as principais publicações científicas do cenário mundial, discutidas por profissionais de ponta.

$\"Grey's$

Nossos heróis aqui do Troca de Plantão trouxeram as suas fofocas e a gente traz a sedimentação teórica para elas. Confira abaixo as referências que embasaram a discussão de hoje!

Como alimentar astronautas em Marte? NASA pagará R$ 3 milhões a quem souber

Leia mais aqui.

A NASA está quebrando a cabeça para saber como vai alimentar astronautas em futuras missões a Marte, um destino que leva cerca de seis meses para se chegar. Por isso, a agência está oferecendo US$ 500 mil (quase R$ 3 milhões na cotação atual) para os norte-americanos que conseguirem desenvolver um sistema capaz de prover alimentos durante as futuras missões tripuladas. Equipes internacionais também podem participar do desafio, mas para elas não há prêmio em dinheiro, apenas reconhecimento.

#sugestão de filme: Perdido em Marte

Alemanha suspende vacina de Oxford para pessoas com até 59 anos

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A chanceler do país, Angela Merkel, justificou a decisão com base em recomendações de especialistas que, segundo ela, \"não podem ser ignoradas\", e tendo em conta os \"riscos\" de seus efeitos colaterais, incluindo trombose. Ainda não há evidências de que o imunizante esteja relacionado com casos de trombose. Há duas semanas, a Organização Mundial da Saúde (OMS) analisou o assunto e afirmou que os benefícios da vacina de Oxford/AstraZeneca superam em muito qualquer risco.

Europa e América Latina aumentam restrições e tentam acelerar vacinação

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Número de infecções em disparada, hospitais saturados, restrições crescentes e uma campanha de vacinação muito lenta. O cenário se repete em países como França ou Espanha, mas também do outro lado do Atlântico, onde o Brasil foi o país com mais mortes no mundo, com 3.780 óbitos em 24 horas.

Veja os gráficos, na íntegra, aqui.

Sem vagas nas UTIs, hospitais de Paris se preparam para triagem de pacientes

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Médicos que coordenam as células de crise dos hospitais parisienses publicaram um texto neste domingo (28), no Journal du Dimanche, onde afirmam que se preparam para fazer uma triagem dos pacientes diante da grave situação epidêmica na capital francesa e seus arredores. Apesar das novas medidas de restrição adotadas em 19 regiões, a França registrou neste sábado (28) um novo aumento de pacientes internados nas unidades de terapia intensiva (UTIs) dos estabelecimentos, que contam agora com 4.791 doentes. O rápido avanço das contaminações se explica pela predominância da cepa britânica, mais contagiosa e mortal, e que atinge pacientes mais jovens, que permanecem mais tempo hospitalizados.

\"Nos próximos quinze dias, como as contaminações já ocorreram, podemos antecipar o número de leitos que serão necessários em unidades de terapia. Sabemos, desde já, que nossa capacidade será insuficiente\", escrevem 41 médicos que atuam nos Pronto-Socorros e UTIs de Paris. \"Nessa situação de 'Medicina de catástrofe', onde há uma discordância flagrante entre as necessidades e os recursos disponíveis, seremos obrigados a fazer uma triagem dos pacientes, para salvar o maior número de vidas possível\", salientam. Essa triagem, alertam, envolverá todos os pacientes, inclusive aqueles que não são positivos para a Covid-19. Nesses casos, os doentes com maiores chances de sobreviver à intubação, por exemplo, são privilegiados.

Pfizer e BioNTech anunciam eficácia de 100% da vacina contra a Covid-19 em adolescentes

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Os laboratórios Pfizer e BioNTech anunciaram nesta quarta-feira (31) que sua vacina contra a Covid-19demonstrou eficácia de 100% nos adolescentes com idades entre 12 e 15 anos. O imunizante já tinha autorização para ser aplicado em jovens a partir dos 16 anos. As farmacêuticas explicaram que a vacina desencadeou respostas robustas de anticorpos, \"excedendo aquelas registradas anteriormente em participantes vacinados com idade entre 16 e 25 anos\", e foi bem tolerada.

Incidência de Covid-19 no futebol paulista supera as mais altas do mundo, indica estudo

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Estudo conduzido na USP revela que a incidência de infecção pelo novo coronavírus entre os atletas da Federação Paulista de Futebol durante a temporada de 2020 foi de 11,7% – um índice equivalente ao de profissionais de saúde que atuam na linha de frente do combate à pandemia.

Para chegar a esse número, os autores analisaram retrospectivamente quase 30 mil testes de RT-PCR aplicados em 4.269 atletas ao longo de oito torneios, sendo seis masculinos (Taça Paulista, Sub-23, Sub-20 e as três divisões do Campeonato Paulista) e dois femininos (Campeonato Paulista e Sub-17). Ao todo, 501 exames confirmaram a presença do SARS-CoV-2. Também foram analisados 2.231 testes feitos em integrantes das equipes de apoio (profissionais da saúde, comissão técnica, dirigentes, roupeiros etc.) e 161 deram positivo, ou seja, 7%.

O impacto do COVID-19 nos resultados da gravidez: uma revisão sistemática e meta-análise

Leia, na íntegra, aqui.

Foram incluídos 42 estudos envolvendo 438 548 gestantes. Em comparação com nenhuma infecção por SARS-CoV-2 na gravidez, COVID-19 foi associado a pré-eclâmpsia (OR 1,33, IC de 95% 1,03 a 1,73), parto prematuro (OR 1,82, IC de 95% 1,38 a 2,39) e natimorto (OR 2,11, IC de 95% 1,14 a 3,90). Comparado com COVID-19 leve, COVID-19 grave foi fortemente associado com pré-eclâmpsia (OR 4,16, IC 95% 1,55-11,15), parto prematuro (OR 4,29, IC 95% 2,41-7,63), diabetes gestacional (OR 1,99, 95% IC 1,09 a 3,64) e baixo peso ao nascer (OR 1,89, IC 95% 1,14 a 3,12). Portanto, a COVID-19 pode estar associado a riscos aumentados de pré-eclâmpsia, parto prematuro e outros resultados adversos da gravidez.

Análise de big data em saúde: uma revisão sistemática da literatura

Leia, na íntegra, aqui.

Embora não tenha uma tradução exata, Big Data é um termo que se refere a uma grande quantidade de dados. O termo surge e ganha aderência no mercado a partir de estudos na área de Tecnologia da Informação (TI), setor que acompanha de perto a alta quantidade de dados obtidos através da interação com sites, lojas online, cadastros, geolocalização, utilização de ferramentas diversas e muitas outras fontes. Assim, além de representar uma quantidade de dados, Big Data se refere também à coleta e interpretação dos mesmos, afinal os dados em si precisam de uma tradução em informação ou insight para então terem aplicação prática. Os \"7 Vs do Big Data\":

Volume (tamanho): uma grande quantidade de dados é a principal característica do big data.
Variedade (complexidade): o Big data inclui dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em diferentes formatos, como texto, imagem, áudio, vídeo e dados de sensores, entre outros.
Velocidade: o Big Data lida com altas taxas de entrada de dados e processa os dados em tempo real.
Veracidade (qualidade): o big data acumula dados detalhados que são exaustivos em escopo.
Valor (conhecimento): o Big data oferece informações detalhadas sobre um tópico de discussão.
Variabilidade (flexibilidade): o Big data fornece suporte para a natureza em constante mudança dos dados, oferecendo extensionalidade (a adição de novos campos de dados) e escalabilidade (expansão em tamanho).
Valência (conexão): o Big data conecta campos comuns para unir diferentes conjuntos de dados.

As aplicações de técnicas analíticas descritivas, preditivas e prescritivas ao usar big data oferecem oportunidades para aprimorar a qualidade de vários aspectos da saúde. A literatura propôs diferentes oportunidades oferecidas pelo BDA no setor de saúde, tais como:

Diagnóstico médico: Um diagnóstico baseado em dados pode detectar doenças em um estágio inicial e reduzir complicações durante o tratamento.
Saúde comunitária: As autoridades podem tomar medidas preventivas contra os riscos previstos de doenças crônicas entre uma população e surtos de doenças contagiosas.
Acompanhamento hospitalar: O monitoramento em tempo real dos hospitais pode ajudar as autoridades governamentais a garantir a qualidade ideal dos serviços.
Assistência ao paciente: O atendimento personalizado ao paciente facilitado pelo BDA tem o potencial de fornecer alívio rápido e reduzir as taxas de readmissão em hospitais.

A aplicação de BDA aos cuidados de saúde pode enfrentar vários desafios, Os desafios comuns nesta área incluem o seguinte:

Investimento inicial: A implantação dos requisitos para alavancar os benefícios do big data incorre em enormes custos iniciais para as organizações que fornecem assistência médica.
Qualidade dos dados: A falta de pessoal treinado e a resistência à mudança nas rotinas organizacionais podem afetar a qualidade do big data acumulado pela organização.
Qualidade das percepções: A má qualidade dos dados biomédicos heterogêneos tem a desvantagem potencial de produzir insights inadequados e sugestões enganosas.
Privacidade e segurança: Os estudiosos alertam sobre as preocupações de privacidade e segurança dos pacientes em relação à exposição a acesso não autorizado a dados durante trocas intersistêmicas.

Real World Evidence como ferramenta de transformação em saúde

O real world evidence, conhecido como “evidência do mundo real”, é um termo usado para descrever descobertas de pesquisas com dados coletados fora dos ensaios clínicos padrões. Esta abordagem é desenvolvida a partir de dados que remetem à utilização por populações mais heterogêneas e amplas, como por exemplo, dados obtidos de registros de saúde eletrônicos, de pacientes ou de declarações de seguros de saúde. Dessa forma, o RWE promete avanços na medicina e a personalização de cuidados aos pacientes ao utilizar rápidas e novas fontes de dados disponíveis.

A conclusão da maioria dos especialistas envolvidos no estudo é que o RWE desempenha um papel cada vez mais importante para o desenvolvimento de novas práticas de saúde. Como exemplo disso, temos a rápida formação de comunidades on-line de pacientes com informações pessoais de saúde e dados clínicos que podem acelerar pesquisas, e que estão gerando resultados significativos com a possibilidade de se traduzirem em melhores atendimentos aos pacientes, com mais rapidez do que no passado.

Essa técnica pode ainda apontar o caminho para o estabelecimento do melhor e maior uso de novos produtos, além de intervenções de cuidados em saúde. Mesmo assim, vale ressaltar que durante a pesquisa, nenhum especialista garantiu que o uso do RWE pode substituir o papel dos ensaios clínicos randomizados em investigações biomédicas e afins.

STaRT-RWE: modelo estruturado para planejar e relatar a implementação de estudos de evidências do mundo real

Leia, na íntegra, aqui.

Em comparação com os ensaios clínicos e estudos não experimentais que coletam dados prospectivamente, os estudos que usam dados eletrônicos de saúde coletados rotineiramente têm uma maior variabilidade nas opções de design e análise
As diretrizes e listas de verificação existentes têm um forte consenso sobre quais elementos principais são importantes para relatar, mas podem levar a ambigüidade, suposições e interpretações errôneas durante o planejamento e implementação de estudos RWE
Um número crescente de partes interessadas mudou para o registro de rotina de estudos RWE com protocolos de implementação de estudo totalmente especificados para apoiar decisões regulatórias e de cobertura
Por meio de uma colaboração público-privada com ampla contribuição internacional das partes interessadas, foi desenvolvido um modelo estruturado para planejamento e relatórios sobre a implementação do estudo RWE (STaRT-RWE)
O STaRT-RWE se destina a servir como uma ferramenta didática para projetar e conduzir bons estudos de RWE; definir expectativas claras para a comunicação dos métodos RWE; reduzir a interpretação errônea de prosa que carece de especificidade; permitir que os revisores encontrem rapidamente informações importantes; e facilitar a reprodutibilidade, avaliação de validade e síntese de evidências
O modelo foi endossado pela International Society of Pharmacoepidemiology (ISPE) e pela Transparency Initiative liderada pela International Society of Pharmacoeconomics and Outcomes Research em parceria com o ISPE, Duke Margolis Health Policy e o National Pharmaceutical Council

Toxicidade financeira no tratamento oncológico

Leia mais aqui.

O câncer pode causar transtornos financeiros por vários motivos. Quero começar falando de uma despesa que pega muita gente desprevenida. Hoje um grande número de planos de saúde é participativo ou coparticipativo. O paciente paga parte de seu tratamento. Não tem nada de ilegal nisso e é uma tendência também nos EUA. O grande problema é as pessoas quando fazem um plano desses não sabe ou não é informada de que muitas vezes as despesas de um tratamento oncológico são absurdamente altas. Pagar uma parte que seja de um tratamento que custa em muitos casos entre 10.000,00 e 20.000,00 por mês deixa muita gente apertada do ponto de vista financeiro.

O câncer também afeta a capacidade de trabalho do indivíduo e muitas vezes o paciente tem sua renda mensal reduzida significativamente. Por outro lado as despesas aumentam. Gasta-se mais com transporte, alimentação, internações hospitalares, medicamentos contra náuseas e analgésicos, etc. As pessoas que ficaram curadas do câncer, os chamados sobreviventes do câncer, também apresentam muitas preocupações financeiras, elas estão presentes em 45% dos casos segundo um estudo americano.

O que você achou desse episódio? Ajude-nos a fazer melhor. Pule para dentro da conversa e compartilhe conhecimento conosco!

$\"Miranda$

Se você esteve conosco ao vivo, por favor, deixe os seus comentários abaixo!

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$\"Grey's$

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Como alimentar astronautas em Marte? NASA pagará R$ 3 milhões a quem souber

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#sugestão de filme: Perdido em Marte

Alemanha suspende vacina de Oxford para pessoas com até 59 anos

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Europa e América Latina aumentam restrições e tentam acelerar vacinação

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Sem vagas nas UTIs, hospitais de Paris se preparam para triagem de pacientes

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Pfizer e BioNTech anunciam eficácia de 100% da vacina contra a Covid-19 em adolescentes

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Incidência de Covid-19 no futebol paulista supera as mais altas do mundo, indica estudo

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O impacto do COVID-19 nos resultados da gravidez: uma revisão sistemática e meta-análise

Leia, na íntegra, aqui.

Análise de big data em saúde: uma revisão sistemática da literatura

Leia, na íntegra, aqui.

Volume (tamanho): uma grande quantidade de dados é a principal característica do big data.
Variedade (complexidade): o Big data inclui dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em diferentes formatos, como texto, imagem, áudio, vídeo e dados de sensores, entre outros.
Velocidade: o Big Data lida com altas taxas de entrada de dados e processa os dados em tempo real.
Veracidade (qualidade): o big data acumula dados detalhados que são exaustivos em escopo.
Valor (conhecimento): o Big data oferece informações detalhadas sobre um tópico de discussão.
Variabilidade (flexibilidade): o Big data fornece suporte para a natureza em constante mudança dos dados, oferecendo extensionalidade (a adição de novos campos de dados) e escalabilidade (expansão em tamanho).
Valência (conexão): o Big data conecta campos comuns para unir diferentes conjuntos de dados.

Diagnóstico médico: Um diagnóstico baseado em dados pode detectar doenças em um estágio inicial e reduzir complicações durante o tratamento.
Saúde comunitária: As autoridades podem tomar medidas preventivas contra os riscos previstos de doenças crônicas entre uma população e surtos de doenças contagiosas.
Acompanhamento hospitalar: O monitoramento em tempo real dos hospitais pode ajudar as autoridades governamentais a garantir a qualidade ideal dos serviços.
Assistência ao paciente: O atendimento personalizado ao paciente facilitado pelo BDA tem o potencial de fornecer alívio rápido e reduzir as taxas de readmissão em hospitais.

A aplicação de BDA aos cuidados de saúde pode enfrentar vários desafios, Os desafios comuns nesta área incluem o seguinte:

Investimento inicial: A implantação dos requisitos para alavancar os benefícios do big data incorre em enormes custos iniciais para as organizações que fornecem assistência médica.
Qualidade dos dados: A falta de pessoal treinado e a resistência à mudança nas rotinas organizacionais podem afetar a qualidade do big data acumulado pela organização.
Qualidade das percepções: A má qualidade dos dados biomédicos heterogêneos tem a desvantagem potencial de produzir insights inadequados e sugestões enganosas.
Privacidade e segurança: Os estudiosos alertam sobre as preocupações de privacidade e segurança dos pacientes em relação à exposição a acesso não autorizado a dados durante trocas intersistêmicas.

Real World Evidence como ferramenta de transformação em saúde

STaRT-RWE: modelo estruturado para planejar e relatar a implementação de estudos de evidências do mundo real

Leia, na íntegra, aqui.

Em comparação com os ensaios clínicos e estudos não experimentais que coletam dados prospectivamente, os estudos que usam dados eletrônicos de saúde coletados rotineiramente têm uma maior variabilidade nas opções de design e análise
As diretrizes e listas de verificação existentes têm um forte consenso sobre quais elementos principais são importantes para relatar, mas podem levar a ambigüidade, suposições e interpretações errôneas durante o planejamento e implementação de estudos RWE
Um número crescente de partes interessadas mudou para o registro de rotina de estudos RWE com protocolos de implementação de estudo totalmente especificados para apoiar decisões regulatórias e de cobertura
Por meio de uma colaboração público-privada com ampla contribuição internacional das partes interessadas, foi desenvolvido um modelo estruturado para planejamento e relatórios sobre a implementação do estudo RWE (STaRT-RWE)
O STaRT-RWE se destina a servir como uma ferramenta didática para projetar e conduzir bons estudos de RWE; definir expectativas claras para a comunicação dos métodos RWE; reduzir a interpretação errônea de prosa que carece de especificidade; permitir que os revisores encontrem rapidamente informações importantes; e facilitar a reprodutibilidade, avaliação de validade e síntese de evidências
O modelo foi endossado pela International Society of Pharmacoepidemiology (ISPE) e pela Transparency Initiative liderada pela International Society of Pharmacoeconomics and Outcomes Research em parceria com o ISPE, Duke Margolis Health Policy e o National Pharmaceutical Council

Toxicidade financeira no tratamento oncológico

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