Tese de doutoramento em Engenharia Industrial (área de conhecimento Métodos Numéricos e Estatísticos)As Doenças Respiratórias Crónicas constituem hoje um sério problema de
saúde pública pelas suas repercussões sócio-profissionais, decorrentes da
diminuição da capacidade de trabalho e dos custos associados ao respectivo
acompanhamento médico. Atendendo à relevância desta problemática,
procurámos aplicar as técnicas de SPC (Statistical Process Control), aos
doentes do Centro Hospitalar do Alto Minho, de Viana do Castelo, com
patologias associadas à insuficiência respiratória crónica, que foram
acompanhados periodicamente, em consulta externa, desde Agosto 1995 a
Julho de 2007.
Na prática clínica, tem-se verificado que as variações entre indivíduos
poderão ser superiores às variações registadas num mesmo indivíduo
[Winkel e Statland (1997), McLaren et al. (2000) e Queraltó (2004)], pelo que
a abordagem clássica baseada no estudo de grupos poderá ser pouco
sensível na avaliação do estado de saúde de cada doente em particular.
Assim, com o objectivo de realizarmos um acompanhamento individualizado
dos doentes, construímos cartas de controlo uni e multivariadas, bi e
unilaterais, para as variáveis consideradas como indicadores relevantes do
estado da doença. Constatámos que muito particularmente as cartas
multivariadas unilaterais podem representar uma poderosa ferramenta no
controlo dos doentes, quando se pretende detectar alterações da média
apenas num sentido. Por outro lado, propusemos e construímos, para cada paciente, cartas de
controlo com limites variáveis. De realçar que o doente é considerado como
o seu próprio referencial e que estas cartas permitem o acompanhamento do
doente em tempo real, assinalando não só o agravamento mas também o
seu estado de melhoria, reajustando, pois, os valores de controlo para a
nova situação em que o mesmo se encontra. A carta proposta agrega, numa
só, a informação tradicionalmente fornecida pelo conjunto das cartas de
controlo para a média e para a dispersão, pois regista a evolução da doença
e a variabilidade que esta apresenta ao longo do tempo.
Por fim, recorremos a uma metodologia recente, os chamados gráficos
Biplot, com o intuito de verificar as similitudes e dissemelhanças entre
doentes com diferentes patologias, quais as diferenças que surgem em
função das variáveis em estudo e como variam as respostas individuais
dentro de cada grupo patológico. A interpretação do gráfico HJ-Biplot
permitiu reforçar os indicadores assumidos pelos médicos para os grupos
patológicos e está de acordo com a prática clínica em uso.Chronic Respiratory Diseases constitute, today, a public health problem
because of their social and professional repercussions that result in a
diminished working capacity, associated with increasing treatment and care
costs. Due to the relevance of Respiratory Diseases, we have use SPC
(Statistical Process Control) techniques in order to control and monitor a set
of chronic respiratory patients from an Hospital in Northwest Portugal (Centro
Hospitalar do Alto Minho, Viana do Castelo). This set of patients has been
periodically follow up, from August 1995 till July 2007.
In clinical practice, it has been observed that the variations between
individuals might be larger than the registered variations in an individual
[Winkel and Statland (1997), McLaren et al. (2000) and Queraltó (2004)];
therefore, the classic approach based on the study of groups might be less
sensitive to the evaluation of the health status of each particular patient.
Thus, with the aim of developing an individualized patient follow up we have
built control charts, uni and multivariate, one and two sided, for the relevant
variables on the study of the disease. We have observed that, in particular,
when the aim is to detect changes on the mean solely in one direction, which
is the case of the patients under study, that the one sided multivariate charts
can be a powerful tool in the control of those patients.
On the other hand, we have proposed and developed, for each patient,
control charts with variable limits. It should be noted that each patient is considered as his own reference and that these charts permit the follow up of
the patients on real time, signaling, not only worsening or improving episodes
of the patient´s health status, but, moreover, adjusting the control values to
the new phase of the patient evolution. Therefore, the proposed chart
aggregates, in a single chart, the traditional information provided by the
control charts for the mean and the dispersion, since it does register the
evolution of the disease as well as the exhibited variability throughout the
time.
Lastly, we have used a recent methodology, the so called Biplot graphical
representation, with the aim of identifying similarities and dissimilarities
between patients with several pathologies, which differences emerge as a
function of the variables under study, and how these vary within each
pathological group. The interpretation of the HJ-Biplot reinforces the
indicators used by medical doctors for the pathological groups and is in
accordance to the clinical practice
