http://repositorio.unb.br/handle/10482/55120| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| PollyannaBarbosaFariasBarros_TESE.pdf | 2,64 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Gerenciamento de dados clínicos no transplante renal : desenvolvimento e aplicação de um banco de dados eletrônico estruturado em um hospital universitário brasileiro |
| Autor(es): | Barros, Pollyanna Barbosa Farias |
| Orientador(es): | Galato, Dayani |
| Coorientador(es): | Freitas, Geraldo Rubens Ramos de |
| Assunto: | Rins - transplante Sistemas de informação em saúde Registros eletrônicos de saúde |
| Data de publicação: | 26-Jun-2026 |
| Data de defesa: | 28-Nov-2025 |
| Referência: | BARROS, Pollyanna Barbosa Farias. Gerenciamento de dados clínicos no transplante renal: desenvolvimento e aplicação de um banco de dados eletrônico estruturado em um hospital universitário brasileiro. 2025. 122 f., il. Tese (Doutorado em Ciências e Tecnologias em Saúde) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Introdução: O transplante de rim (TX) é a terapia renal substitutiva (TRS) mais custo-efetiva para pessoas com doença renal crônica em fase terminal. O monitoramento sistemático dos desfechos em TX requer um gerenciamento de dados clínicos (GDC) eficiente, que assegure boas práticas de coleta, armazenamento, validação, segurança e governança das informações. Objetivo: Desenvolver e aplicar um banco de dados clínico estruturado na plataforma REDCap, para o seguimento de receptores de transplante de rim no Hospital Universitário de Brasília (HUB/EBSERH). Métodos: O estudo foi dividido em três etapas complementares. A primeira consistiu em uma revisão sistemática com metanálise, que estimou a taxa de mortalidade no primeiro ano pós-transplante e identificou causas e fatores associados. A segunda compreendeu o desenvolvimento de um banco de dados eletrônico estruturado, com lógica condicional e validações automáticas. A terceira etapa consistiu na aplicação do banco em uma coorte retrospectiva de receptores de rim transplantados entre janeiro de 2020 e junho de 2024 no HUB/EBSERH. Resultados: A revisão com metanálise estimou taxa global de mortalidade de 13% (IC95%: 6–21%) no primeiro ano pós-transplante, sendo as infecções a principal causa de óbito. Posteriormente, o banco de dados criado foi composto por 13 formulários e 1.262 campos (241 variáveis categóricas, 480 numéricas, 21 descritivas e 422 com lógica de ramificação), o que possibilitou um preenchimento dinâmico e seguro. As validações automáticas corrigiram campos obrigatórios não preenchidos, erros de tipo de dado e outliers numéricos. A coorte incluiu 116 receptores, majoritariamente homens (n=64; 55,2%), pardos (n=82; 75,2%) e com idade mediana de 49 anos (IIQ: 40,1–58,4). A hipertensão arterial sistêmica foi a comorbidade mais frequente (n=93; 86,1%) e a hemodiálise (n=86; 83,5%) a TRS prévia predominante. A maioria recebeu enxerto de doador falecido (n=94; 82,5%). Na comparação com metas de referências internacionais, apenas a sobrevida do enxerto em um ano atingiu o parâmetro de excelência (97,1%). A sobrevida do paciente em um ano foi de 90,8%, a função retardada do enxerto (DGF) ocorreu em 40,2% e o tempo de internação apresentou mediana de 9 dias (IIQ: 6–15), todos aquém do ideal para uma coorte de baixo risco. Observou-se diferença significativa na sobrevida conforme o tipo de doador (log-rank, p = 0,043), indicando melhor sobrevida entre receptores de rim de doador vivo. Conclusão: A criação do banco busca consolidar um modelo de governança e padronização de registros aplicável a outros serviços de transplante renal. Os resultados reforçam a viabilidade e importância de sistemas estruturados de dados para aprimorar o seguimento clínico e a gestão de indicadores assistenciais. |
| Abstract: | Background: Kidney transplantation (KT) is the most cost-effective renal replacement therapy (RRT) for patients with end-stage chronic kidney disease. Systematic monitoring of KT outcomes requires efficient clinical data management (CDM) that ensures best practices for data collection, storage, validation, security, and governance. Objective: To develop and implement a structured clinical database using the REDCap platform for the follow-up of kidney transplant recipients at the University Hospital of Brasília (HUB/EBSERH). Methods: The study comprised three complementary phases. The first was a systematic review with meta-analysis that estimated the 1-year post-transplant mortality rate and identified its causes and associated factors. The second phase involved the development of a structured electronic database with conditional logic and automated validation procedures. The third consisted of applying the database to a retrospective cohort of kidney transplant recipients who underwent transplantation between January 2020 and June 2024 at HUB/EBSERH. Results: The meta-analysis estimated a global 1-year mortality rate of 13% (95% CI: 6–21%), with infections as the leading cause of death. The resulting database comprised 13 forms and 1,262 fields (241 categorical, 480 numerical, 21 descriptive, and 422 with branching logic), enabling dynamic and secure data entry. Automated validation corrected unfilled mandatory fields, data type errors, and numerical outliers. The cohort included 116 recipients, mostly men (n=64; 55.2%), self-declared brown (n=82; 75.2%), with a median age of 49 years (IQR: 40.1–58.4). Hypertension was the most frequent comorbidity (n=93; 86.1%), and hemodialysis was the predominant previous RRT (n=86; 83.5%). Most patients received grafts from deceased donors (n=94; 82.5%). Compared to international benchmarks, only the 1-year graft survival met the excellence parameter (97.1%). One-year patient survival was 90.8%, delayed graft function (DGF) occurred in 40.2% of cases, and median hospital stay was 9 days (IQR: 6–15), all below the ideal range for a low-risk cohort. A statistically significant difference in survival was observed according to donor type (log-rank, p = 0.043), indicating better outcomes among recipients of kidneys from living donors. Conclusion: The creation of this database established a model of governance and data standardization applicable to other kidney transplant centers. The results confirm the feasibility and importance of structured data systems to enhance clinical follow-up and support the management of care quality indicators. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Ciências e Tecnologias em Saúde (FCTS) – Campus UnB Ceilândia |
| Informações adicionais: | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ceilândia, Programa de Pós-graduação em Ciências e Tecnologias em Saúde, 2025. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Ciências e Tecnologias em Saúde |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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