Defesa de dissertação – Luis Mille Monteiro de Souza
Título do trabalho:
“Tendência temporal da internação e mortalidade por esclerose múltipla na região nordeste, sudeste e centro oeste do brasil e seus aspectos nutricionais".
Resumo:
Introdução: a esclerose múltipla é uma doença crônica, autoimune e inflamatória do sistema nervoso central que causa episódios de disfunção neurológica e perda funcional progressiva. Sua etiologia é fundamentada em a interação imunológica e genética, onde sua distribuição, progressão e as diversas manifestações clínicas são significativamente moduladas por fatores populacionais, ambientais e sociais. Objetivo: analisar as tendências epidemiológicas das Internações Hospitalares e Mortalidade por Esclerose Múltipla em regiões do Brasil. Método: o estudo ecológico retrospectivo de base populacional, utiliza séries temporais de dados públicos do Sistema de internação hospitalar, Sistema de Informação de Mortalidade e Censos demográfico-socioeconômicos, analisando todas as internações registrados relacionados à esclerose múltipla (código do CID-10, capítulo VI e grupo G35). As variáveis analisadas incluíram informações demográficas (sexo, faixa etária) e geográficas (região e estado de residência). Calculadas as taxas de internacional e mortalidade específicas para Esclerose Múltipla (CID-10: G35), com denominadores populacionais ajustados por interpolação linear (IBGE). A normalidade foi verificada pelo teste de Shapiro-Wilk, seguido de ANOVA/Tukey ou Kruskal-Wallis/Dunn para comparação entre sexos, faixas etárias e regiões. Foi analisado Machine Learning através do modelo Random Forest para avaliar o desempenho preditivo e a importância das variáveis na mortalidade. As tendências temporais foram evidenciadas por regressão segmentada, estimando-se a Variação Percentual Anual. As análises foram processadas em R, Python e Joinpoint Regression Program (p ≤ 0,05). Resultados: aumento nas internações por Esclerose Múltipla no Brasil entre 2014 (n=1.383) e 2024 (n=7.566), a região Sudeste concentrou o maior volume de registros, embora as regiões Nordeste e Centro-Oeste tenham apresentado tendências de crescimento progressivo e oscilatório, respectivamente. A análise estatística indicou que estados com maior PIB e densidade assistencial possuem maior eficiência na captura de casos. Quanto à mortalidade, os algoritmos de aprendizado de máquina apresentaram alto desempenho preditivo, com os modelos Random Forest e SVM atingindo 90% de acurácia e 100% de especificidade. A análise de importância das variáveis demonstrou que fatores assistenciais e regionais possuem maior peso preditivo sobre o óbito do que a progressão cronológica isolada. Conclusão: a análise mostra que a morbidade hospitalar por EM no Brasil é marcada por um crescimento heterogêneo, fortemente influenciado por disparidades socioeconômicas. A aplicação de modelos preditivos mostrou ser uma metodologia robusta para a identificação de padrões de mortalidade, ressaltando que a gestão da doença deve priorizar a redução das assimetrias regionais e acesso ao diagnóstico e tratamento para mitigar o risco de óbito.
Discente:
Luís Mille Monteiro de Souza
Orientador:
Romeu Paulo Martin Silva
Luiz Carlos de Abreu
Data da defesa:
23/03/2026.
Horário:
09h00.
Webconferência:
https://meet.google.com/npe-boig-oqt
