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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.22.2023.tde-08032024-142252
Document
Author
Full name
Keila Diane Lima de Sousa
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2023
Supervisor
Committee
Monroe, Aline Aparecida (President)
Catoia, Erika Aparecida
Magnabosco, Gabriela Tavares
Orfão, Nathalia Halax
Title in Portuguese
Perda de seguimento do tratamento da tuberculose na população privada de liberdade: fatores preditivos
Keywords in Portuguese
Perfil de saúde
Prisões
Recusa do paciente ao tratamento
Tuberculose
Abstract in Portuguese
Este estudo objetivou analisar os fatores preditivos da perda de seguimento do tratamento da tuberculose em pessoas privadas de liberdade no estado de São Paulo. Trata-se de um estudo de coorte retrospectiva no estado de São Paulo, Brasil. A população de estudo constitui-se por pessoas privadas de liberdade com 18 anos de idade ou mais, diagnosticadas como casos novos e de retratamento de tuberculose no período de 2015 a 2017 e notificadas no Sistema de Controle de Pacientes com Tuberculose do Estado de São Paulo (TB-WEB). A variável dependente do estudo constitui-se do desfecho dos casos de TB (cura x perda de seguimento do tratamento). As variáveis independentes utilizadas incluíram os seguintes conjuntos de dados: sociodemográficos; diagnóstico e clínicos; e acompanhamento do tratamento. As variáveis foram coletadas a partir de um banco de dados do sistema de informação TB-WEB na qual as variáveis de exposição (independentes) corresponderam aos dados do início do tratamento da tuberculose. A análise estatística foi realizada através regressão de Poisson para cálculo de risco relativo em modelos múltiplos, adicionando progressivamente as variáveis sociodemográficas (modelo 1), de detecção e clínicas (modelo 2) e de acompanhamento (modelo 3). Esta análise buscou identificar preditores independentes do desfecho, conservando variáveis com p<0,05. Para verificar a acurácia do modelo final, os valores preditos foram usados para estimar a área sob a curva ROC. Foram incluídos 9.153 casos no estudo, dos quais 550 (6%) foram encerrados como perda de seguimento. Na análise múltipla, as variáveis preditoras para a perda de seguimento foram: sexo feminino; notificação por determinadas coordenadorias; retratamento pós-abandono; resistência medicamentosa em andamento/sem informação; tipo de tratamento sem informação e necessidade de internação. Espera-se que tais resultados possam contribuir para a construção do conhecimento acerca da identificação dos fatores associados ao desfecho de perda de seguimento do tratamento dos casos de tuberculose nas pessoas privadas de liberdade, de modo que suscitem reflexões e proposições que fomentem estratégias integradas entre a saúde e justiça social para o controle da doença no sistema prisional, melhorando assim, as condições de assistência e minimizando os riscos de drogaresistência antimicrobiana e demais desfechos desfavoráveis nessa população.
Title in English
Loss of follow-up to tuberculosis treatment in the population deprived of liberty: predictive factors
Keywords in English
Health profile
Patient refusal to treatment
Prisons
Tuberculosis
Abstract in English
This study aimed to analyze the predictive factors for treatment loss to follow-up in tuberculosis cases among incarcerated individuals in the state of São Paulo. It is a retrospective cohort study conducted in the state of São Paulo, Brazil. The study population consisted of incarcerated individuals aged 18 years or older, diagnosed as new and retreatment cases of tuberculosis between 2015 and 2017, and notified in the Tuberculosis Patient Control System of the State of São Paulo (TB-WEB). The dependent variable in the study was the outcome of tuberculosis cases (cure vs. loss to follow-up). The independent variables used included the following datasets: sociodemographic; diagnostic and clinical; and treatment follow-up. The variables were collected from a TB-WEB information system database, where exposure (independent) variables corresponded to tuberculosis treatment initiation data. Statistical analysis was performed using Poisson regression to calculate relative risk in multiple models, progressively adding sociodemographic variables (Model 1), detection and clinical variables (Model 2), and follow-up variables (Model 3). This analysis aimed to identify independent predictors of the outcome, retaining variables with p<0.05. To assess the accuracy of the final model, predicted values were used to estimate the area under the ROC curve. A total of 9,153 cases were included in the study, of which 550 (6%) were categorized as loss to follow-up. In the multiple analysis, predictive variables for loss to follow-up were identified, including female gender; notification by specific coordinations; retreatment after abandonment; ongoing drug resistance/no information; treatment type with no information; and the need for hospitalization. It is expected that these results can contribute to the understanding of factors associated with the outcome of loss to follow-up in tuberculosis cases among incarcerated individuals. This, in turn, may stimulate reflections and proposals that promote integrated strategies between health and social justice for tuberculosis control in the prison system, thereby improving conditions of care and minimizing risks of antimicrobial drug resistance and other unfavorable outcomes in this population.
 
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Publishing Date
2024-03-28
 
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