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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
Caroline Franco Zanon
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL
EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO
SOFTWARE ESTOMATO WEB
Rio de Janeiro
2017
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL
EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO
SOFTWARE ESTOMATO WEB
Caroline Franco Zanon
Orientadora: Profª. Drª. Michelle Agostini
Rio de Janeiro
2017
Dissertação apresentada ao Mestrado Profissional em Clínica Odontológica da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro, como requisito parcial para obtenção de grau de Mestre.
CIP - Catalogação na Publicação
Elaborado pelo Sistema de Geração Automática da UFRJ com osdados fornecidos pelo(a) autor(a).
ZZ33aaZanon, Caroline Franco APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO SOFTWARE ESTOMATO WEB / CarolineFranco Zanon. -- Rio de Janeiro, 2017. 61 f.
Orientadora: Michelle Agostini. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal doRio de Janeiro, Faculdade de Odontologia, Programade Pós-Graduação em Odontologia, 2017.
1. Estomatologia. 2. Patologia Bucal. 3.Sistemas Computadorizados de Registros Médicos. 4.Doenças da Boca. 5. Levantamento Epidemiológico. I.Agostini, Michelle, orient. II. Título.
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS DA TÉCNICA DE WEB SCRAPINGPARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO SOFTWARE ESTOMATO WEB.
Dissertação de Mestrado submetida ao Programa de Pós – graduação em Odontologia (Mestrado Profissional), Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Mestre em Odontologia.
Rio de Janeiro, _______ de __________________________ de 2017.
Aprovada por: _______________________________________________________________ Michelle Agostini Doutora (Membro da Banca Examinadora) Departamento de Patologia e Diagnóstico Oral, Faculdade de Odontologia, UFRJ _______________________________________________________________Sandra Regina Torres Doutora (Membro da Banca Examinadora) Departamento de Patologia e Diagnóstico Oral, Faculdade de Odontologia, UFRJ _______________________________________________________________ Mônica Israel Doutora (Membro da Banca Examinadora) Professora Adjunta de Estomatologia da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, UERJ
__________________________________________________DEDICATÓRIA
À minha amada avó Maria de Lourdes Gandolpho (in memorian), obrigada por ser a base da minha vida. Agradeço por ter me dedicado sempre o seu amor incondicional, e por jamais ter poupado esforços para me ajudar a atingir meus objetivos e me fazer feliz! Agradeço por toda a dedicação na minha criação, fato que me permitiu sempre chegar mais longe, e fez com que fosse possível ser quem sou hoje. Palavras não são capazes de descrever o amor que sinto por você, a enorme falta que você me faz e o quanto tenho para lhe agradecer! À ela, minha avó, minha mãe, meu alicerce, meu porto seguro, dedico meu eterno amor e gratidão!
“Aqueles que passam por nós, não vão sós, não nos deixam sós. Deixam um pouco de si, levam um pouco de nós.”
Antoine de Saint-Exupéry
______________________________________________AGRADECIMENTOS
A Deus, agradeço por me conceder tantas graças e por ser o meu guia, me permitindo realizar meus sonhos.
“Por isso não temas, pois estou contigo; não tenhas medo, pois sou o teu Deus. Eu o fortalecerei e o ajudarei; eu o segurarei com a minha mão direita vitoriosa.”
Isaías 41:10
À minha família,
“Esteja eu onde estiver, meu coração estará sempre com minha família onde o amor e o apoio são sinceros e inesgotáveis.”
Autor Desconhecido
Ao meu amado marido Diego de Almeida Zanon, agradeço por todo amor, apoio, carinho e dedicação. Agradeço pela sua paciência, e por estar sempre disposto a me ajudar. Agradeço por suas palavras e visões positivas, por seu companheirismo, por estar sempre ao meu lado, acreditando no meu melhor e no meu potencial. Você esteve ao meu lado sendo meu alicerce em vários momentos importantes da minha vida, e eu jamais seria uma pessoa completa se não tivesse você! Só tenho a agradecer também por toda sua incrível contribuição profissional e sua dedicação, que permitiram a construção desse trabalho. Obrigada por tudo! Te amo demais!
“A suprema felicidade da vida é ter a convicção de que somos amados.”
Victor Hugo
À minha mãe Carmen Lucia de Souza Franco, obrigada por todo o, carinho e amor. Você é a base da minha vida, me ensinou a crescer e escolher um ótimo caminho. Admiro sua coragem, e sua força, você é um exemplo para mim. Te amo!
Ao meu pai Davidson Alves Franco, obrigada pelo seu apoio incondicional, por sempre acreditar em mim, obrigada por nunca medir esforços para me ver feliz, e por fazer de mim uma pessoa melhor. Você também é à base da minha vida, te amo!
À minha amada irmã, Cássia de Souza Franco, minha princesa e minha cúmplice, obrigada pelo amor, carinho, respeito e amizade. Agradeço a você por me ouvir nos momentos de angústias e incertezas, por me entender com apenas um olhar, e me motivar sempre a atingir o meu melhor. Desculpa pelos momentos de ausência, e obrigada por estar sempre disposta a me ajudar. Você é um sonho realizado pra mim, te amo demais!
“Irmãos são amigos com um laço ainda mais forte que a amizade e tão poderoso como o amor!”
Autor Desconhecido
À minha amada madrinha Teresa Cristina Rodrigues de Souza, minha segunda mãe, obrigada por acreditar em mim e me apoiar incondicionalmente. Obrigada pela palavra amiga, e por sempre me encorajar a seguir em frente, nunca medindo esforços para me ajudar a enfrentar os momentos difíceis. Você também é base da minha vida! Te amo!
Aos meus familiares, agradeço pela torcida, amor, carinho e apoio. Em especial, à Maria de Lourdes de Almeida Zanon e a Vanessa de Almeida Zanon.
Aos Professores,
“Se eu vi mais longe, foi por estar sobre ombros de gigantes.”
Isaac Newton
À minha orientadora Professora Doutora Michelle Agostini, obrigada por contribuir para minha formação de Mestre. Agradeço por todo carinho, preocupação, ensinamentos e pelo aprendizado profissional e pessoal. Eu me orgulho em ser sua aluna, e admiro toda a sua dedicação e competência. Agradeço por ter tido a oportunidade de conviver com uma profissional brilhante como você, obrigada pela confiança!
À Professora Doutora Ellen Brilhante Cortezzi, agradeço por todo conhecimento transmitido, por sanar minhas dúvidas no decorrer do desenvolvimento deste projeto. Você é um exemplo de dedicação, e eu agradeço por todo carinho e ensinamentos. Obrigada por sempre estar disposta a ajudar!
À Professora Doutora Sandra Regina Torres, sua ajuda foi fundamental para este trabalho. Obrigada pela estatística, cálculos e auxílio com as tabelas. Muito obrigada!
Aos Professores do Programa de Mestrado Profissional em Clínica Odontológica (FO/UFRJ), agradeço por compartilharem suas experiências e seus ensinamentos. Obrigada pela oportunidade de crescimento pessoal e profissional através de cada aula, seminários, clínicas, congressos, painéis, trabalhos e palavras de apoio!
"Feliz aquele que transfere o que sabe e aprende o que ensina".
Cora Coralina
Aos meus amigos,
“Amigos são a família que nos permitiram escolher.”
William Shakespeare
Aos amigos de uma vida Tatiana Di Blasi, Pedro Philipi de Assis Lucena, Orlando Vinícius Valença Ferreira da Silva e Rodrigo Couto Macedo, vocês são extremamente especiais pra mim, os irmãos que a vida me deu! Obrigada a todos pelo carinho, apoio, incentivo, desabafos, angústias, alegrias e aprendizados compartilhados. Vocês estiveram presentes nos momentos mais importantes da minha vida e serei eternamente grata por ter o privilégio de ter vocês como AMIGOS! Amo vocês!
À amiga Ticianne Ruas de Meirelles Benites, eterna dupla e presente da odontologia para minha vida, obrigada pela amizade sincera, apoio,
incentivo e carinho! Você também foi outra irmã que a vida me deu. Agradeço por você está presente nos melhores momentos da minha vida! Te adoro!
À amiga Brenda de Souza Moura, obrigada pelas conversas, amizade, companheirismo, apoio, risadas, cantorias no carro na volta para casa e pelo carinho de sempre! Partilhamos uma longa caminhada e agradeço por sua amizade, e por estar sempre disposta e pronta para ajudar.
À amiga Mara Regina Rocha Pereira, agradeço por todo carinho, pelo convívio maravilhoso e pela amizade construída nesses dois anos. Você é uma excelente profissional, e uma pessoa maravilhosa. Obrigada por sua amizade!
Aos amigos de turma do mestrado, nossa convivência foi ESSENCIAL para que esta jornada fosse concluída com sucesso. Obrigada pela troca de experiências, e por compartilharem os momentos dessa caminhada. Aprendi muito com cada um de vocês, muito SUCESSO a todos!
“Tenho preferência por pessoas que sorriem sem motivo, abraçam de graça e amam de verdade!”
Tatiana Zanella
Outros agradecimentos,
A todos os funcionários do Departamento de Diagnóstico Oral, obrigada pela ajuda, suporte, paciência e dedicação. Nada funcionaria sem todos vocês!
À Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro, obrigada pelo suporte, pela excelente qualidade de ensino e pesquisa, que foram essenciais para o desenvolvimento deste trabalho.
A todas as pessoas que contribuíram de alguma forma, direta ou indiretamente, para a conclusão deste trabalho, muito obrigada!
RESUMO
O serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade
Federal do Rio de Janeiro (FO-UFRJ) se dedica ao diagnóstico e tratamento de
pacientes com lesões bucais há 40 anos. Recentemente, um sistema digital de
gerenciamento de dados de pacientes denominado Estomato Web foi
implementado neste serviço. Esse sistema gera prontuários eletrônicos, onde é
possível armazenar digitalmente os dados da anamnese, bem como fotos
clínicas, exames de imagem e exames complementares, permitindo o
estabelecimento de um banco de dados único, facilitando o manejo clínico dos
pacientes e o gerenciamento e análise dos dados. O objetivo deste estudo foi a
aplicação de um programa de extração de dados para determinar o perfil
epidemiológico dos pacientes da Clínica de Estomatologia da FO-UFRJ
cadastrados no Estomato Web. Como este software não fornece ferramentas
para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar um grande
conjunto de dados de uma única vez, o programa EstomatoWeb Scraper foi
criado através da técnica denominada Web scraping, possibilitando a coleta
dos dados em poucos minutos e a exportação para planilhas do Excel. Os
parâmetros coletados e analisados foram: (1) cidade e bairro de origem (área
programática), (2) gênero, (3) idade, (4) hábitos (fumo e ingestão de bebidas
alcoólicas) e (5) diagnóstico final. Os dados de 343 pacientes cadastrados
foram coletados. Destes, 128 foram excluídos porque estavam incompletos e
somente 215 eram válidos para análise estatística, sendo 148 do gênero
feminino e 48 do gênero masculino. A idade variou de 1 a 89 anos, com média
de 53 anos. O Município do Rio de Janeiro foi o que apresentou o maior
número de indivíduos, sendo os bairros mais prevalentes a Ilha do Governador
e Bonsucesso. Dos indivíduos incluídos no estudo, 11,2% eram tabagistas e
12,6% etilistas. As condições patológicas mais frequentes neste estudo foram:
neuralgia do trigêmeo (8,8%), hiperplasia fibrosa (5,5%), disfunção
temporomandibular e líquen plano (3,7%), carcinoma de células escamosas
(3,2%), granuloma piogênico e a síndrome da ardência bucal (2,79%). Este foi
um estudo inicial da aplicação do programa Estomato Web Scraper, o qual foi
realizado com a primeira amostra de pacientes da Clínica de Estomatologia da
FO/UFRJ cadastrados no Estomato Web. O uso do programa Estomato Web
Scraper facilita a coleta, avaliação e interpretação dos dados registrados no
Estomato Web e poderá ser útil para futuros estudos multicêntricos na área de
Estomatologia no Brasil.
Descritores: Levantamento Epidemiológico, Patologia Bucal, Doenças da Boca,
Diagnóstico Bucal, Estomatologia, Sistemas Computadorizados de Registros
Médicos.
ABSTRACT
The Oral Medicine Service of the Dental School of Universidade Federal do Rio
de Janeiro is dedicated to the diagnosis and treatment of patients with oral
lesions for 40 years. Recently, a digital medical record system named Estomato
Web had been implemented in this service. This system generates electronic
records in which information of the patients, like clinical photos, imaging and
laboratory tests can be store digitally, allowing the establishment of a single
database, helping clinical management of the patients and the analysis of data
information through integrated access to different functional domains. The aim
of this study was to applied a data extraction program to determine the
epidemiological profile of the patients of the Stomatology Clinic of FO-UFRJ
registered in the Estomato Web system. This program does not provide tools for
statistical analysis or the ability to extract or export a large set of data at a single
time, The EstomatoWeb Sraper was created through the technique called Web
scraping, allowing data collection in a few minutes and exporting to Excel
spreadsheets. The parameters collected and analyzed were: (1) city and
neighborhood (program area), (2) gender, (3) age, (4) habits (smoking and
alcoholic beverage) and (5) final diagnosis. Data from 343 registered patients
were collected. 128 were excluded because they were incomplete and only 215
were valid for statistics analysis, 148 from female gender and 48 from male
gender. The age varied from 1 to 89 years old, and the mean was 53 years old.
The city of Rio de Janeiro was the one that presented the largest number of
individuals, and the most prevalent neighborhoods were Ilha do Governador
and Bonsucesso. Of the individuals included in the study, 11.2% were smokers
and 12.6% consumed alcohol. The most frequents pathological conditions on
this research were trigeminal neuralgia (8,8%), fibrous hyperplasia (5,5%),
temporomandibular dysfunction and lichen planus (3,7%), squamous cell
carcinoma (3,2%), pyogenic granuloma and oral burning (2,79%). This was an
initial study of the application of the EstomatoWeb Scraper program, which was
carried out with the first sample of patients from the Clinic of Stomatology of the
FO / UFRJ, registered in the Estomato Web. The use of the EstomatoWeb
Scraper program facilitates the collection, evaluation and interpretation of data
recorded in the Estomato Web and may be useful for future multicentric studies
in the area of oral medicine in Brazil.
Descriptors: Health Surveys, Oral Pathology, Mouth Diseases, Oral Diagnosis,
Oral Medicine, Medical Records Systems, Computerized
Lista de Ilustrações
Figura 1 – Interface gráfica de fácil manipulação do EstomatoWeb Scraper...13
Figura 2 – Tela para a seleção de informações para extração das informações do Estomato Web....................................................................................................................13
Figura 3 – Tela para o acesso ao software, que é realizado com o mesmo usuário e senha do Estomato Web....................................................................14
Figura 4 – Ambiente do Serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro no website Estomato Web....................................................................................................................17
Figura 5 – Foto da Clínica do Serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro...............................................................................................................17
Figura 6 – Dados da ficha clínica do prontuário eletrônico...............................18
Figura 7 – Disponibilidade de busca por nome, CPF, matrícula, diagnóstico clinico e diagnóstico final, fornecido pelo Estomato Web....................................................................................................................19
Figura 8 – Mapa de Áreas Programáticas do Município do Rio de Janeiro de Acordo com o Ministério Saúde.........................................................................21
Figura 9 – Extração dos dados dos pacientes do Estomato Web – novembro de 2016..............................................................................................................24
Figura 10 – Planilha do Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office, gerada a partir da extração feita com o programa EstomatoWeb Scraper..............................................................................................................24
Figura 11 – Frequência de pacientes por gênero.............................................25
Figura 12 – Frequência de pacientes por faixa etária.......................................26
Figura 13 – Associação entre gênero e faixa etária..........................................27
Figura 14 – Porcentagem de pacientes por área programática........................28
Figura 15 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de fumar.............................................................................................................29
Figura 16 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas...............................................................................................................29
Figura 17 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de fumar por gênero..........................................................................................30
Figura 18 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de fumar por faixa etária....................................................................................31
Figura 19 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por gênero.........32
Figura 20 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por faixa etária...33
Figura 21 – Diagnósticos mais frequentes de acordo com as diferentes categorias de alterações orais...........................................................................34
Figura 22 – Diagnósticos finais mais frequentes..............................................37
Lista de Tabelas
Tabela 1 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com a idade...............................................34
Tabela 2 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o gênero.............................................35
Tabela 3 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito de etilismo............................35
Tabela 4 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito do tabagismo........................36
Tabela 5 – Associação das alterações orais mais prevalentes com a idade....37
Tabela 6 – Associação das alterações orais mais prevalentes com gênero....38
Tabela 7 – Associação das alterações orais mais prevalentes com o hábito do tabagismo..........................................................................................................38
Tabela 8 – Associação das alterações orais mais prevalentes com hábito de etilismo...............................................................................................................39
Lista de Abreviações e Siglas
AP - Áreas programáticas
CV - Coeficiente de Variação
DOM - Document Object Model
FO/UFRJ - Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro
HTML - HyperText Markup Language
HTTP - HyperText Transfer Protocol
IBM - International Business Machines
IBM - International Business Machines
JS - JavaScript
MIT - Massachusetts Institute of Technology
N - Número
RES - Registros eletrônicos de saúde
SC - Santa Catarina
SOBEP - Sociedade Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral
SPSS - Statistical Package for the Social Sciences
TCLE - Termo De Consentimento Livre e Esclarecido
UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro
Lista de Símbolos
% - Porcentagem
* - Asterisco
: Divisão
< - Menor
< - Menor
= - Igual
° - Grau
ª – indicador ordinal
SUMÁRIO 1 – INTRODUÇÃO .............................................................................................. 1
2 – OBJETIVO GERAL ....................................................................................... 3
2.1 Objetivos Específicos......................................................................................................3
3 – REVISÃO DA LITERATURA ......................................................................... 4
3.1 Tecnologia da Informação..............................................................................................4
3.2 Registros Eletrônicos de Saúde....................................................................................4
3.3 Estomato Web..................................................................................................................6
3.4 Web Scraping...................................................................................................................7
3.5 Estudos Epidemiológicos em Estomatologia...............................................................8
3.6 Prevalência ou Incidência de Lesões de Boca............................................................9
4 – MATERIAIS E MÉTODOS .......................................................................... 11
4.1 Criação do programa EstomatoWeb Scraper............................................................11
4.2 População alvo...............................................................................................................16
4.3 Coleta de dados.............................................................................................................16
4.4 Análise estatística ............................................................................................... 22
4.5 Considerações éticas .......................................................................................... 22
5 – RESULTADOS ............................................................................................ 24
5.1 EstomatoWeb Scraper e coleta dos dados................................................................24
5.2 Perfil epidemiológico dos pacientes da clínica de Estomatologia da UFRJ cadastrados no Estomato Web no período de março de 2014 a setembro de 2016.25
6 – DISCUSSÃO ............................................................................................... 40
7 – CONCLUSÕES ........................................................................................... 51
8 - REFERÊNCIAS ............................................................................................ 52
1
1 – INTRODUÇÃO
A adoção da tecnologia de informação em saúde, com sistemas de
registros de prontuários eletrônicos, conduz a uma maior eficiência na coleta de
dados, melhorando a qualidade e a compreensão das informações recolhidas.
A utilização de sistemas digitais específicos para a área de Estomatologia
contribuiu de maneira significativa para o diagnóstico clínico, planejamento de
tratamentos, qualidade do ensino e pesquisa clínica e epidemiológica em
odontologia (Bowens et al., 2010; Brailo et al., 2015). O conhecimento do perfil
dos pacientes atendidos em um Serviço de Estomatologia é de grande
importância, uma vez que os trabalhos epidemiológicos são úteis para o
desenvolvimento de estratégias preventivas e educativas, além de serem
cruciais para diminuir custos, melhorar a qualidade do atendimento oferecido
pelo serviço e servir de referência para inúmeras pesquisas (Pindborg, 1977;
Jones & Franklin., 2006b; Kumar et al., 2006).
Neste contexto, um sistema de gerenciamento de dados de pacientes
para clínicas e serviços de Estomatologia e Patologia Oral baseado em web, o
Estomato Web foi formulado pela Sociedade Brasileira de Estomatologia e
Patologia Oral (SOBEP) em 2007, permitindo que as informações da
anamnese, do exame clínico, dos exames de imagem, exames laboratoriais e
fotografias de pacientes fossem armazenadas digitalmente de maneira
padronizada e posteriormente consultadas para o gerenciamento do serviço e
realização de pesquisas. O Estomato Web foi implementado no serviço de
Estomatologia da Faculdade de Odontologia da UFRJ (FO/UFRJ) em 2014 e
facilitou a coleta e organização dos dados dos pacientes atendidos neste
serviço, permitindo a formação de um banco de dados único, o qual poderá ser
utilizado para fins acadêmicos e de pesquisa. Dessa maneira, com a utilização
deste sistema, o levantamento do perfil epidemiológico dos pacientes atendidos
é facilitado.
O sistema Estomato Web possui ferramentas para consulta,
manipulação e visualização dos dados. Porém, o mesmo não fornece
ferramentas para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar
um grande conjunto de dados de uma única vez. Além disso, com a ausência
2
de mecanismos para integração com outros sistemas, os pesquisadores são
obrigados a copiar os dados manualmente do Estomato Web e inserir os
mesmos em outros sistemas para que análises sejam possíveis. Sendo assim,
o objetivo do presente estudo foi aplicar um programa de extração de dados,
que foi desenvolvido baseado na técnica de web scraping para a
automatização da leitura das informações disponibilizadas pelo Estomato Web.
Este programa foi denominado EstomatoWeb Scraper e foi utilizado para
determinar o perfil epidemiológico dos pacientes da Clínica de Estomatologia
da FO/UFRJ inicialmente cadastrados no Estomato Web. Os parâmetros
coletados e analisados foram: (1) cidade e bairro de origem (área
programática), (2) gênero, (3) idade, (4) hábitos (fumo e ingestão de bebidas
alcoólicas) e (5) diagnóstico final.
O uso do programa EstomatoWeb Scraper facilita a coleta, avaliação e
interpretação dos dados registrados no Estomato Web e poderá ser útil para
futuros estudos multicêntricos na área de Estomatologia no Brasil, pois será
gratuitamente disponibilizado para os usuários deste software após a
finalização deste trabalho.
3
2 – OBJETIVO GERAL
Aplicar um programa de extração de dados através da técnica de web
scraping para automatizar a leitura das informações disponibilizadas pelo
software Estomato Web e determinar o perfil epidemiológico dos pacientes da
Clínica de Estomatologia da FO/UFRJ cadastrados neste sistema.
2.1 Objetivos Específicos
• Descrever o perfil dos pacientes atendidos quanto ao gênero, idade,
hábitos (fumo e ingestão de bebidas alcoólicas), cidade e bairro de
origem e diagnóstico final.
• Avaliar a correlação estatística entre os tipos de alterações orais mais
comuns com o gênero, faixa etária, hábitos (fumo e ingestão de bebidas
alcoólicas) e área geográfica.
4
3 – REVISÃO DA LITERATURA
3.1 Tecnologia da Informação
A utilização dos sistemas eletrônicos, na área da saúde, há três décadas
estava focada na área administrativa, principalmente em hospitais e
laboratórios, sendo pouco utilizados na prática clínica (Haux, 2006).
Atualmente, esses sistemas estão disponíveis globalmente para todos os
profissionais de saúde (Haux, 2006; Finkeissen et al., 2003; Belle et al., 2013),
sendo utilizados em duas aplicações principais. A primeira delas consiste nos
prontuários eletrônicos, que armazenam os dados da anamnese, fotografias
clínicas dos pacientes, imagens de radiografias, tomografias e informações de
laudos histopatológicos, melhorando a qualidade, segurança e o
armazenamento desses dados em hospitais, ambulatórios e clínicas privadas
(Haux, 2006; Bowens et al., 2010; Schleyer et al., 2011; Kirkpatrick et al., 2013;
Coorevits et al., 2013; Skeie et al., 2014; Brailo et al., 2015). A segunda
consiste dos sistemas de inteligência artificial, os quais possuem como objetivo
a análise da tomada de decisões na clínica, fazendo a interação do software
com o profissional, demonstrando as alternativas de planejamento de
tratamento individual para cada paciente (Finkeissen et al., 2003).
3.2 Registros Eletrônicos de Saúde
Os registros eletrônicos de saúde (RES) são sistemas que auxiliam a
investigação de doenças, a estratificação dos pacientes e os resultados
clínicos, através de acesso integrado em diferentes domínios funcionais. Eles
permitem um melhor acesso às informações sanitárias e educacionais, além de
aperfeiçoarem o gerenciamento e a análise das informações dos pacientes,
melhorando a prestação de assistência, a segurança dos dados, minimizando
erros médicos e erros de prescrição (Ash et al., 2004; Jones & Franklin 2006b;
Bowens et al., 2010; Coorevits et al., 2013).
5
Os RES garantiram um grande avanço nas ciências médicas,
revolucionando os métodos de pesquisa através da automatização do
gerenciamento dos dados clínicos. Os profissionais passam a ter acesso às
informações digitais continuamente, substituindo as informações registradas
em papeis, as quais podem ser perdidas mais facilmente (Ash et al., 2004;
Patrício et al., 2011; Coorevits et al., 2013).
Apesar da utilização dos registros eletrônicos terem ganhado destaque
nos últimos anos, a habilidade dos profissionais de saúde, especialmente os
cirurgiões-dentistas, em utilizar o conhecimento gerado pelos sistemas
inteligentes de prontuários eletrônicos na prática diária ainda é pobremente
desenvolvida (Ash et al., 2004; Schleyer et al., 2011). Muitos profissionais têm
preocupações sobre os efeitos desses sistemas no fluxo de trabalho, na
produtividade e na segurança do sigilo das informações, e por isso, ainda
encontram-se relutantes em integrar esta tecnologia à clínica (Ash et al., 2004;
Bowens et al., 2010; Patrício et al., 2011).
Vários estudos na literatura têm procurado avaliar os motivos das
barreiras dos profissionais de saúde em aceitarem a utilização da tecnologia da
informação (Ash et al., 2004; Haux R., 2006; Boonstra & Broekhuis, 2010;
Bowens et al., 2010; Schleyer et al., 2011; Belle et al., 2013). O trabalho de
Boonstra & Broekhuis (2010), concluiu que apesar dos efeitos positivos do uso
dos registros eletrônicos, a implementação desses sistemas ainda é precária.
Os motivos seriam principalmente relacionados aos altos custos financeiros
decorrentes da instalação, operacionalização e manutenção dos softwares
(Boonstra & Broekhuis, 2010).
Outros motivos citados por Boonstra & Broekhuis (2010) seriam a
dificuldade e limitação técnica de muitos profissionais para operacionalização
desses programas, a demanda de mais tempo para implantação e aprendizado
para utilização dos sistemas eletrônicos. Além disso, alguns profissionais de
saúde acreditam que o uso de computadores durante a avaliação dos
pacientes causaria um grande impacto psicológico nos mesmos. Também, a
falta de conhecimento sobre os aspectos sociais e legais de armazenamento
de dados, além do próprio processo de mudança que advém do gerenciamento
6
desta nova tecnologia, ainda impedem a utilização em larga escala desse tipo
de software (Boonstra & Broekhuis, 2010).
3.3 Estomato Web
Na área da Estomatologia e Patologia Oral, em 2015, dez softwares
estavam disponíveis para uso em larga escala para medicina oral (Brailo et al.,
2015). Destes, somente sete estavam disponíveis para serem utilizados fora da
instituição de origem e sem custos adicionais. No continente americano, três
sistemas foram desenvolvidos, e dentre esses, somente um foi desenvolvido na
América do Sul. Esse sistema é o Estomato Web, que é disponibilizado online
pela Sociedade Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral (SOBEP) desde
2007, sendo gratuito para qualquer sócio, o qual, vêm sendo utilizado por 17
instituições brasileiras (Brailo et al., 2015).
O Estomato Web é um tipo de registro eletrônico de saúde que permite o
armazenamento e o gerenciamento dos dados de pacientes atendidos em
clínicas e serviços de Estomatologia públicos e privados, permitindo a busca
individual de cada paciente a partir do nome, cadastro de pessoa física,
matrícula, diagnóstico clínico, ou diagnóstico final. É um sistema online onde as
informações são disponibilizadas na “nuvem” e o seu acesso é feito através de
um website com uso de senha, sem necessidade de que um programa
específico precise ser instalado
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015).
Qualquer sócio da SOBEP pode solicitar a criação de um ambiente, e
este será denominado administrador, o qual fará o gerenciamento do banco de
pacientes e tem o poder de criar ou remover outros usuários. O sistema irá
permitir três níveis de hierarquia, professor, aluno e patologista. Cada ambiente
criado será privado, sem que possa ser visualizado por outros ambientes ou
por usuários sem senha. De acordo com a SOBEP, futuramente, com o
aprimoramento do sistema, poderia ser realizada a compatibilidade entre
bancos de dados (ambientes), permitindo a realização de trabalhos
7
epidemiológicos em conjunto entre instituições inscritas nesta sociedade
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015).
Brailo et al. (2015) abordaram a utilização do Estomato Web em seu
estudo sobre utilização de softwares em Estomatologia. Segundo estes
autores, o programa apresenta como vantagens poder ter sua interface
modificada de acordo com a preferência do usuário, os controles e comandos
são bem identificados, e os dados possuem fácil acesso e excelente
integração. O sistema foi considerado seguro uma vez que somente os
membros da instituição de origem com autorização podem ter acesso aos
dados dos pacientes através de senha. Ainda segundo o mesmo estudo, um
dos principais problemas do uso deste programa em Instituições de Ensino
seria a dificuldade dos alunos de graduação com relação ao gerenciamento do
sistema (Brailo et al., 2015).
3.4 Web Scraping
O desafio atual de utilizar os serviços de armazenamentos de dados de
web sites consiste em lidar com o grande volume de informações e a
dificuldade da realização de triagens válidas das mesmas. Essa triagem
geralmente é feita manualmente, sendo demorada, com o risco de perda de
detalhes valiosos. Em programas como o Estomato Web há ferramentas para
consulta, manipulação, visualização dos dados e realização de buscas de
algumas informações, como idade, tipo de hábito (fumo ou uso de bebida
alcoólica) ou diagnóstico final
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015). No
entanto, este sistema não fornece ferramentas para análises estatísticas ou a
possibilidade de extrair ou exportar um grande conjunto de dados de uma única
vez. Além disso, com a ausência de mecanismos para integração com outros
sistemas, os pesquisadores são obrigados a copiar os dados manualmente do
Estomato Web e inserir os mesmos em outros sistemas para que análises
sejam realizadas. Portanto, para minimizar vieses relacionados ao erro humano
na coleta dessas informações, a técnica conhecida como web scraping pode
ser utilizada (Tang et al., 2013; Glez – Peña et al., 2014).
8
Esta estratégia permite auxiliar a plena operabilidade de dados na área
da saúde. Os programas de web scraping podem realizar a extração de
informações, diminuindo o erro da coleta de dados dos sistemas web (Tang et
al., 2013; Glez – Peña et al., 2014). O web scraping é uma das mais antigas
técnicas de extração de conteúdo de um web site, não necessitando que o
servidor que hospeda o site tenha criado um serviço auxiliar de fornecimento
de informações (Tang et al., 2013; Glez – Peña et al., 2014).
Este tipo de programação trabalha sobre a estrutura do Document
Object Model (DOM) que é construída a partir da interpretação de páginas
HTMLs de um site (Bare et al., 2007; Glez – Peña et al., 2014). O processo
funciona da seguinte forma: um programa, conhecido como web robot, simula a
interação comum entre a navegação dos servidores web por um indivíduo em
um processo de extração de informações convencional. O indivíduo realiza a
extração apenas das informações específicas que desejar.
Com o uso da técnica de web scraping, o código desenvolvido irá
acessar o site, analisar e encontrar o conteúdo específico e irá extrair os dados
de interesse conforme os comandos programados pelo desenvolvedor do
sistema. O web scraping estabelece comunicação com o site de destino
através do protocolo HTTP e coordena as solicitações de resposta das
transações entre um cliente, normalmente um navegador e um servidor web
podendo criar diferentes produtos finais, como planilhas do Excel, bancos de
dados e outros (Glez – Peña et al., 2014).
3.5 Estudos Epidemiológicos em Estomatologia
Os trabalhos que abordam dados epidemiológicos desempenham um
papel muito importante em saúde pública, uma vez que revelam a prevalência
ou incidência de lesões num determinado grupo (Kovacic & Skaleric, 2000).
Estes estudos avaliam e particularizam a distribuição dessas condições
conforme as características próprias do ambiente que estão sendo analisadas
(Kniest et al., 2011), fornecendo um panorama para a compreensão da
extensão e a gravidade das doenças na população (Mumcu et al., 2005).
9
Embora diferentes condições possam ser relatadas entre os grupos
selecionados, algumas delas estão relacionadas a aspectos culturais. Na
maioria das vezes, são condições específicas, como idade, gênero e etnia que
podem influenciar significativamente os estudos populacionais. Diversos
autores consideram a idade como fator de grande influência na prevalência das
alterações orais, relatando que adultos e idosos apresentam maior propensão e
risco para desenvolvimento de condições patológicas (Henrique et al., 2009;
Mujica et al., 2008). Desta forma, o histórico dos pacientes irá fornecer
informações importantes para o planejamento, elaboração de planos de
tratamento e condução de ações de promoção de saúde nas populações
estudadas (Jones & Franklin, 2006a; Mendez et al., 2012).
3.6 Prevalência ou Incidência de Lesões de Boca
Na literatura mundial podemos encontrar estudos epidemiológicos que
abordaram a distribuição das lesões de boca em diferentes populações. Como
são inúmeras as condições patológicas que acometem a boca, os autores
costumam realizar a categorização das mesmas para facilitar sua abordagem e
descrição nas pesquisas (Jones & Franklin, 2006a; Jones & Franklin, 2006b;
Shah et al., 2009; Neville et al., 2009; Vale et al., 2013).
Assim, as lesões bucais são normalmente divididas em alterações do
desenvolvimento, anomalias dentárias, doenças da polpa e periápice,
infecções, injúrias físico–químicas, doenças alérgicas e imunológicas, doenças
das glândulas salivares, lesões reacionais e inflamatórias, neoplasias benignas,
lesões potencialmente malignas e malignas, distúrbios hematológicos, doenças
ósseas, cistos do desenvolvimento, cistos e tumores odontogênicos, doenças
sistêmicas, doenças dermatológicas e outras condições patológicas (Neville et
al., 2009).
Alguns autores preferem ainda reduzir o número de grupos, tornando-os
mais amplos, sintetizando a caracterização para deixar mais prática à análise
dos dados. Essa forma de divisão em amplas categorias foi realizada no estudo
de Shah et al. (2009), que dividiram as condições em quatro grupamentos
10
(lesões metabólicas, inflamatórias, neoplásicas e do desenvolvimento).
Pesquisas com esse mesmo perfil foram realizadas em diferentes países, e
seus resultados tiveram a tendência de variar de acordo com a área geográfica
das populações investigadas. Apesar dessa propensão de diferença na
epidemiologia das lesões de acordo com a região de origem do grupo avaliado,
trabalhos publicados na Slovênia, Espanha, Turquia, Reino Unido e México,
apresentaram as mesmas entidades como as mais evidenciadas em seus
estudos. Nesses trabalhos, as lesões reacionais, com destaque para a
hiperplasia fibrosa, estomatite protética e úlceras traumáticas, foram as mais
encontradas; seguidas por outras condições como língua fissurada, varizes
linguais e candidíase (Kovacic & Skaleric, 2000; Vallejo et al., 2002; Mumcu et
al., 2005; Jones & Franklin, 2006a; Castellanos & Díaz Guzmán, 2008).
No geral, não existe muita informação disponível sobre lesões de boca
na população brasileira como um todo (Corrêa et al., 2006; Kniest et al., 2011;
Martinelli et al., 2011), e os trabalhos publicados na literatura mundial, também
tendem a abordar faixas etárias específicas (Corrêa et al., 2006; Jones &
Franklin, 2006b; Hipólito et al., 2008; Vale et al., 2013; Kamath et al., 2013). Ou
então, são relatados estudos para condições patológicas individuais, os quais
não avaliam a prevalência dessa alteração na população como um todo (Eisen,
2012; Sousa & Rosa, 2008; Maarbjerg et al., 2014; Alves et al., 2004; Leocádio
et al., 2014; Wu et al., 2015). Um exemplo de pesquisa avaliando o perfil
epidemiológico de um grupo amplo foi a realizada no Centro de Especialidades
Odontológicas do município de Tubarão (SC), onde a candidíase, a hiperplasia
fibrosa inflamatória, a mucocele e o trauma por prótese foram as condições
patológicas mais comuns, seguidas pelo grupo das neoplasias benignas, em
que o lipoma e o papiloma foram as principais entidades identificadas. No
grupo de neoplasias malignas, o carcinoma de células escamosas foi a
condição mais evidenciada (Kniest et al., 2011). No Rio de Janeiro, o trabalho
de Amaral et al., (2016) mostrou a prevalência de alterações orais em um
Serviço de Estomatologia, sendo as mais frequentes a hiperplasia fibrosa,
candidoses, lesões inflamatórias perirradiculares e desordens potencialmente
malignas. Achados semelhantes foram encontrados nos estudos realizados
em diferentes estados: Santa Catarina, Espírito Santo, São Paulo,
11
Pernambuco, Ceará (cidade de Fortaleza) e Minas Gerais (Corrêa et al., 2006;
Henrique et al., 2009; Martinelli et al., 2011; Kniest et al., 2011; Saintrain et al.,
2012; Vale et al., 2013). Nestes estudos houve destaque para o cisto dentígero,
que foi o mais prevalente dos cistos odontogênicos, o odontoma composto, o
ameloblastoma e o tumor odontogênico adenomatóide, como os tumores
odontogênicos mais observados.
4 – MATERIAIS E MÉTODOS
4.1 Aplicação da Técnica de Web Scraping para coleta de dados do software Estomato Web
O sistema Estomato Web possui ferramentas para consulta,
manipulação e visualização dos dados. Porém, o mesmo não fornece
ferramentas para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar
um grande conjunto de dados de uma única vez. Além disso, com a ausência
de mecanismos para integração com outros sistemas, os pesquisadores são
obrigados a copiar os dados manualmente do Estomato Web e inserir os
mesmos em outros sistemas para que análises sejam possíveis.
Para minimizar vieses relacionados ao erro humano na coleta dessas
informações, optou-se por desenvolver um programa de extração de dados
baseado na técnida de Web Scraping, o qual foi delineado por um engenheiro
da computação em parceria com a clínica de Estomatologia da FO/UFRJ. Este
programa, que foi denominado EstomatoWeb Scraper, realizou a
automatização da leitura das informações disponibilizadas pelo Estomato Web
e possibilitou a exportação das mesmas para arquivos no formato de planilhas
do Excel. Além disso, com a utilização do programa, o tempo de transcrição
dos dados foi reduzido de várias horas para poucos minutos.
Para o desenvolvimento do programa de extração de dados foi solicitada
a autorização da SOBEP para que fosse realizada a automatização da cópia
dos dados do ambiente de serviço criado para a FO/UFRJ. A solicitação foi
avaliada e encaminhada pelo presidente da Sociedade Brasileira de
Estomatologia e Patologia Oral para a equipe técnica que gerencia o website
12
(empresa Netwish), para um parecer técnico. Após a análise e teste da
ferramenta, a mesma foi liberada para utilização (Anexo 1).
A técnica conhecida como Web Scraping, que consiste na navegação
automatizada de páginas de um website com a possibilidade de coleta do
conteúdo exibido em cada página. O pesquisador irá, através de um programa
com interface gráfica de fácil manipulação, escolher comandos pré -
estabelecidos pelo código fonte, que é um conjunto de arquivos de texto,
escritos em inglês, em uma linguagem de programação que representa um
conjunto de comandos para o computador executar. E selecionar quais
informações deseja que o programa faça a extração do sistema Estomato Web.
Para a construção deste programa, as seguintes tecnologias foram utilizadas:
linguagem de programação JavaScript, plataforma de execução Node.js e
framework PhantomJS. Para copiar os dados, o pesquisador deverá utilizar o
mesmo usuário e senha do Estomato Web e, terá acesso exclusivamente aos
dados permitidos para este usuário, conforme esquema de segurança do
próprio sistema, mantendo assim o padrão de confidencialidade e restrição de
acesso de informações.
Os pesquisadores desenvolveram uma interface gráfica de fácil
manipulação (Figura 1), onde os usuários do Estomato Web da FO/UFRJ,
puderam escolher comandos pré-estabelecidos pelo código fonte, e
selecionaram quais informações desejavam que o programa extraísse do
sistema Estomato Web. Para a seleção de informações, uma tela foi criada
com os itens: nome, matrícula, data de nascimento, idade no momento do
diagnóstico, sexo, bairro, cidade, estado, fuma, parou de fumar, bebe, parou de
beber, lesão extra-bucal, lesão intra-bucal, localização da lesão, diagnóstico
clínico, exames adicionais, diagnóstico final. Um checkbox foi adicionado ao
lado das informações para permitir que a seleção e cópia dos dados (Figura2)
fosse realizada.
13
Figura 1 – Interface gráfica de fácil manipulação do EstomatoWeb Scraper.
Figura 2 – Tela para a seleção de informações para extração das
informações do Estomato Web.
14
Para o acesso ao software foi criado um esquema de segurança para
utilização com os mesmos dados de acesso ao Estomato Web (usuário e
senha). Desta forma, o acesso é restrito apenas aos dados permitidos para
este usuário, conforme esquema de segurança do próprio Estomato Web,
mantendo assim o padrão de confidencialidade e restrição de acesso de
informações, e o levantamento epidemiológico do serviço só foi realizado com
a permissão do administrador (Figura 3). O EstomatoWeb Scraper foi instalado
nos computadores dos pesquisadores e em um dos computadores do serviço
de Estomatologia da FO/UFRJ.
Figura 3 – Tela para o acesso ao software, que é realizado com o mesmo usuário e
senha do Estomato Web.
Posteriormente, após a finalização desta pesquisa, o programa
desenvolvido terá o seu código fonte aberto para que outros usuários do site
Estomato Web possam, com facilidade, baixar um instalador e utilizar o
15
software, ou, se necessário, adicionar novas funcionalidades para o mesmo.
Para utilizar esta ferramenta, que será disponibilizada no site http://github.com,
o pesquisador precisará de autorização formal do webmaster do Estomato
Web. E após a decisão da SOBEP sobre a autorização quanto à utilização do
programa para o seu uso em pesquisas, os usuários deverão submeter o seu
pedido de utilização do programa ao Comitê de Ética e Pesquisa vinculado à
instituição de origem.
A licença do programa permitirá o uso gratuito do mesmo, modificação
do código fonte para se adequar as buscas de pesquisas específicas,
distribuição do conteúdo original ou modificado, e comercialização, com
cláusulas que restringem o uso do programa, ou de sistemas derivados, para
que o mesmo não exponha publicamente os dados de pacientes sem o
consentimento dos mesmos e sem a autorização do Comitê de Ética e
Pesquisa regional. Esta licença foi baseada nas regras da licença MIT (Anexo
3), que é comumente utilizada em programas de código aberto, sendo
disponibilizada em inglês no site: https://opensource.org/licences/MIT (a
tradução livre da mesma encontra-se disponível no Anexo 4). Entretanto, a
mesma sofreu alterações pela necessidade de proteger a confidencialidade dos
dados dos pacientes (Anexo 5). A privacidade das informações também é
garantida pela forma de acesso que é realizada com o mesmo usuário e senha
do Estomato Web, liberando o acesso exclusivamente aos dados permitidos
para este usuário.
Outro aspecto importante é o levantamento das questões legais de se
utilizar um programa de web scraping. No Brasil, não existe lei que impeça que
tal técnica seja utilizada em conteúdo disponibilizado publicamente na internet
ou acesso para o usuário do sistema Estomato Web cadastrado na SOBEP.
Além disso, os autores do programa deverão ser citados em trabalhos
derivados e não poderão ser responsabilizados pelo uso do programa por
terceiros.
16
4.2 População alvo
O presente estudo é classificado como uma pesquisa observacional
transversal descritiva, o qual foi realizado através da coleta de dados dos
prontuários eletrônicos dos pacientes da Clínica de Estomatologia da FO/UFRJ
cadastrados no sistema Estomato Web, atendidos nas quintas-feiras pela
manhã no período de março de 2014 a setembro de 2016. Os critérios de
inclusão para este estudo foram os pacientes cadastrados neste sistema e os
pacientes cujos prontuários eletrônicos se encontravam incompletos e não
possuíam as informações necessárias para a pesquisa foram excluídos.
4.3 Coleta de dados
No Estomato Web, todas as informações são disponibilizadas na
“nuvem” e o acesso é realizado através de um site com uso de senha para
cada usuário, sem a necessidade que um programa específico precise ser
instalado (http://www.estomatologia.com.br/estomatoweb/). A SOBEP criou um
ambiente de acesso para a FO/UFRJ, onde foi possível incluir o logotipo da
Universidade (Figura 4). O acesso para o registro das informações no sistema
é realizado em computadores alocados em cada um dos seis equipamentos de
atendimento do Serviço de Estomatologia da FO/UFRJ (Figura 5).
17
Figura 4 – Ambiente do Serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro no website Estomato Web.http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 2016.
Figura 5 – Foto da Clínica do Serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Um dos professores do Serviço é o administrador e os outros
professores da disciplina de Estomatologia foram cadastrados como usuários
18
com senha individual. Dessa forma, o programa garante a privacidade dos
dados obtidos, uma vez que informações inseridas no ambiente criado pela
Faculdade de Odontologia da UFRJ, não poderão ser visualizadas por outros
ambientes ou vice versa, pois o acesso ocorre somente por senha única e
exclusiva. A segurança dos dados armazenados é fornecida pela LOCAWEB, a
mesma empresa responsável pela hospedagem do site da SOBEP que possui
um sólido sistema de back-up de segurança. No início de cada período de
atendimento aos pacientes, o sistema é acessado pelo professor responsável e
os alunos são orientados a realizar o preenchimento dos dados diretamente no
sistema.
Os usuários podem obter dados dos pacientes a partir do acesso aos
itens da ficha eletrônica (Figura 6), e o programa permite que sejam feitas
buscas individuais de cada paciente a partir do nome, cadastro de pessoa
física, matrícula, diagnóstico clínico e diagnóstico final (Figura 7).
Figura 6 – Dados da ficha clínica do prontuário eletrônico. http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 2016
19
Figura 7 – Disponibilidade de busca por nome, CPF, matrícula, diagnóstico clinico e diagnóstico final, fornecido pelo Estomato Web. http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 2016
Os seguintes dados dos pacientes cadastrados no sistema de
documentação digital Estomato Web da clínica de Estomatologia da FO/UFRJ
foram coletados: (1) cidade e bairro de origem (área programática), (2) gênero,
(3) idade, (4) hábitos (tabagista, ex-tabagista ou não tabagista, e usuários de
bebida alcoólica independente de ser etilista social ou não, ex-etilista e não
etilista) e (5) diagnóstico final.
O local de moradia dos pacientes posteriormente foi dividido por
cidades. Os bairros da cidade do Rio de Janeiro foram alocados em grupos de
acordo com a divisão e classificação do Ministério da Saúde em áreas
programáticas. Atualmente, 10 áreas programáticas (Figuras 8) são
identificadas no Município do Rio de Janeiro, sendo:
• AP 1.0 - Benfica, Caju, Catumbi, Centro, Cidade Nova, Estácio,
Gamboa, Mangueira, Paquetá, Rio Comprido, Santa Teresa, Santo
Cristo, São Cristóvão, Saúde e Vasco da Gama.
• AP 2.1 - Botafogo, Catete, Copacabana, Cosme Velho, Flamengo,
Gávea, Glória, Humaitá, Ipanema, Jardim Botânico, Lagoa, Laranjeiras,
Leblon, Leme, Rocinha, São Conrado, Urca e Vidigal.
• AP 2.2 - Alto da Boa Vista, Andaraí, Grajaú, Maracanã, Praça da
Bandeira, Tijuca e Vila Isabel.
20
• AP 3.1 - Bonsucesso, Brás de Pina, Complexo do Alemão, Cordovil, Ilha
do Governador, Jardim América, Manguinhos, Maré, Olaria, Parada de
Lucas, Penha Circular, Penha, Ramos e Vigário Geral.
• AP 3.2 - Abolição, Água Santa, Cachambi, Del Castilho, Encantado,
Engenho da Rainha, Engenho de Dentro, Engenho Novo, Higienópolis,
Inhaúma, Jacaré, Jacarezinho, Lins de Vasconcelos, Maria da Graça,
Méier, Piedade, Pilares, Riachuelo, Rocha, Sampaio, São Francisco
Xavier, Todos os Santos e Tomás Coelho.
• AP 3.3 - Acari, Anchieta, Barros Filho, Bento Ribeiro, Campinho,
Cascadura, Cavalcanti, Coelho Neto, Colégio, Costa Barros, Engenheiro
Leal, Guadalupe, Honório Gurgel, Irajá, Madureira, Marechal Hermes,
Oswaldo Cruz, Parque Anchieta, Parque Columbia, Pavuna, Quintino
Bocaiuva, Ricardo de Albuquerque, Rocha Miranda, Turiaçu, Vaz Lobo,
Vicente de Carvalho, Vila da Penha, Vila Kosmos e Vista Alegre.
• AP 4.0 - Barra da Tijuca, Camorim, Cidade de Deus, Grumari,
Itanhangá, Jacarepaguá, Joá, Recreio dos Bandeirantes, Vargem
Grande e Vargem Pequena.
• AP 5.1 - Bangu, Campo dos Afonsos, Deodoro, Jardim Sulacap,
Magalhães Bastos, Padre Miguel, Realengo, Senador Camará e Vila
Militar.
• AP 5.2 - Barra de Guaratiba, Campo Grande, Cosmos, Guaratiba,
Inhoaíba, Santíssimo, Senador Vasconcelos e Pedra de Guaratiba.
• AP 5.3 - Paciência, Santa Cruz e Sepetiba
(http://cvasrio.blogspot.com.br/2012/02/areas-programaticas-bairros.html
- acesso fevereiro de 2016;
http://www.rio.rj.gov.br/dlstatic/10112/1529762/DLFE-220205.pdf/1.0 -
acesso fevereiro de 2016).
21
Figura 8 – Mapa de Áreas Programáticas do Município do Rio
de Janeiro de Acordo com o Ministério Saúde.
Os diagnósticos finais foram categorizados após a extração de acordo
com Neville et al., (2009) com pequenas modificações. Duas categorias
adicionais, sem lesão e preparo para transplante, foram acrescentadas de
acordo com as especificidades de atendimento do serviço de Estomatologia da
FO/UFRJ.
• alterações do desenvolvimento;
• anomalias dentárias;
• doenças da polpa e periápice;
• doença periodontal;
• infecções bacterianas, fúngicas e virais;
• injúrias físico–químicas;
• doenças alérgicas e imunológicas;
• alterações patológicas do epitélio;
• alterações patológicas das glândulas salivares;
• neoplasias benignas dos tecidos moles;
• neoplasias malignas;
• distúrbios hematológicos;
• alterações patológicas dos ossos gnáticos;
• cistos do desenvolvimento;
• cistos e tumores odontogênicos;
• doenças sistêmicas;
22
• doenças dermatológicas;
• dor orofacial;
• outras condições patológicas;
• sem lesão;
• preparo transplante hepático;
4.4Análiseestatística
Todas as informações obtidas foram compiladas em planilhas do
programa Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office. Para a análise dos dados,
foram utilizadas as ferramentas e fórmulas disponíveis no sistema Excel, como
agregação de dados, média, variância, desvio padrão, dentre outras. A
estrutura dos dados foi sistematicamente dividida em tabelas para melhor
organização, para garantir consistência das informações e permitir que os
resultados fossem analisados com confiabilidade e reprodutibilidade. Esses
dados foram submetidos a análises descritivas e foram analisadas pelo
programa SPSS 20.0 (IBM, Armonk, EUA). O teste qui-quadrado foi utilizado
para verificar a associação entre os dados dicotômicos, e o teste t de Student
para avaliar os dados mensuráveis. O nível de significância escolhido foi p <
0,05.
4.5Consideraçõeséticas
Esta pesquisa foi submetida ao Comitê de Ética em Pesquisa da
Universidade Federal do Rio de Janeiro e aprovada em 30 de junho de 2016,
apresentando número de protocolo: 56248016.3.0000.5257 (Anexo 2). Os
pesquisadores deste estudo solicitaram perante o Comitê de Ética em
Pesquisa a dispensa da utilização do TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E
ESCLARECIDO – TCLE, tendo em vista que para a realização desta pesquisa
foram utilizados dados secundários obtidos a partir de informações já
coletadas, pois trata - se de um estudo retrospectivo com uso de prontuários
23
eletrônicos. Nestes termos, os pesquisadores que participam deste estudo,
comprometeram–se a cumprir todas as diretrizes e normas regulamentadoras
descritas nas Resoluções 466 de 2012, e suas complementares, no que diz
respeito ao sigilo e confidencialidade dos dados utilizados.
24
5 – RESULTADOS
5.1 EstomatoWeb Scraper e coleta de dados
O software EstomatoWeb Scraper possibilitou a transferência das informações
dos registros de 343 pacientes que estavam inseridos no programa Estomato
Web em apenas 4 minutos (Figura 9), para uma planilha do Microsoft Excel
2007 do Microsoft Office (Figura 10). Entretanto, esse tempo poderá sofrer
alterações para mais ou para menos, de acordo com a capacidade/qualidade
da conexão com a internet do usuário e pelo número total de pacientes do
banco de dados.
Figura 9 – Extração dos dados dos pacientes do Estomato Web – novembro de 2016.
Figura 10 – Planilha do Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office gerada a partir da extração feita com o programa EstomatoWeb Scraper.
25
5.2 Perfil epidemiológico dos pacientes da clínica de Estomatologia da UFRJ cadastrados no Estomato Web no período de março de 2014 a setembro de 2016
Após a análise dos dados, um total de 128 indivíduos foram excluídos
do estudo porque as informações estavam incompletas ou mal preenchidas,
restando o número final total de 215 pacientes. As informações foram
analisadas considerando a porcentagem e total de pacientes em cada
categoria selecionada.
Quanto ao gênero, dos 215 pacientes incluídos no estudo, 148 (68,8%)
eram do gênero feminino e 67 (31,2%) do masculino (Figura 11).
Figura 11 – Frequência de pacientes por gênero.
A idade dos 215 pacientes variou de 1 a 89 anos. Posteriormente, os
pacientes foram divididos em 3 grupos maiores para facilitar a análise
estatística, estes grupos foram: jovens, de 0 a 18 anos (27 pacientes, 12,6%),
adultos, de 19 a 59 anos (115 pacientes, 53,5%) e idosos com idade maior ou
igual a 60 anos (73 pacientes, 34%) (Figura12).
26
Figura 12 – Frequência de pacientes por faixa etária.
A faixa etária com mais alocações de pacientes foi a de 51 a 60 anos,
seguida pela faixa de 61 a 70 anos, e a média de idade foi de 53 anos. A
associação entre idade e gênero mostrou que no sexo masculino, a idade mais
comum foi de 49 anos, com 1,9% do total de pacientes, e no sexo feminino a
idade mais comum foi de 53 anos, com 4,2% do total da amostra. A divisão por
gênero no grupo de jovens foi de 12 (5,6%) pacientes do sexo masculino, e 15
(7,0%) de pacientes do sexo feminino, no grupo de adultos, 37 (17,2%)
pacientes do sexo masculino e 78 (36,3%) do sexo feminino; já no grupo de
idosos, esse valor foi de 18 (8,4%) de pacientes do sexo masculino e 55
(25,6%) de pacientes do sexo feminino, como pode ser observado na Figura
13.
27
Figura 13 – Associação entre gênero e faixa etária.
Com relação à cidade, o Município do Rio de Janeiro foi o que
apresentou o maior número de indivíduos, 140 (65,12%) pacientes. Dos outros
municípios, os que apresentaram o maior número de indivíduos foram: Duque
de Caxias (4,65%), São João de Meriti (3,72%) e São Gonçalo (3,72%).
Dos 160 bairros do município do Rio de Janeiro, foram identificados
indivíduos de 63 bairros, sendo o que apresentou o maior número de pacientes
foi a Ilha do Governador, com 18 pacientes (12,86%). O segundo bairro com
maior prevalência foi Bonsucesso com 9 pacientes (6,47%), seguido pelo bairro
de Jacarepaguá com 8 pacientes (5,71%) e Vila da Penha com 6 pacientes
(4,32%).
Os bairros de origem dos indivíduos moradores da cidade do Rio de
Janeiro foram divididos em áreas programáticas de acordo com a divisão e
classificação do Ministério da Saúde. A área AP 3.1 foi a que apresentou o
maior número de pacientes por bairros, com 41 indivíduos, representando
19,1% do total de pacientes; e a área AP 3.3 foi a segunda área com a maior
prevalência de indivíduos, com 24 pacientes (11,2%). Com relação às outras
28
áreas, encontrou-se: 18 (8,4%) indivíduos na área AP 4.0; 11 (5,1%) pacientes
na área AP 3.2; 10 (4,7%) pacientes na área AP 5.1; 9 (4,2%) indivíduos nas
áreas AP 2.1 e AP 2.2; 8 (3,7%) pacientes na área AP 5.2; 7 (3,3%) pacientes
na área AP 1.0; e, 3 (1,4%) pacientes foram identificados na área AP 5.3. Estes
resultados podem ser observados na Figura 14.
Figura 14 – Porcentagem de pacientes por área programática.
De acordo com o gênero, a área programática que apresentou o maior
número de pacientes do sexo masculino foram as áreas AP 3.1 e AP 4.0 com
9(4,2%) pacientes em cada; já para o sexo feminino, as áreas com maior
número de indivíduos foram a área AP3.1 com 32 (14,9%) pacientes, seguida
pela área AP 3.3 com 17 (7,9%). De acordo com a idade, no grupo de jovens, a
área com maior número de pacientes foi a área AP 3.1 com 9 (4,2%)
indivíduos, seguida pela área AP 4.0 com 3 (1,4%) pacientes. No grupo de
adultos, a área AP 3.1 também foi a que apresentou a maior prevalência, com
18 (8,4%) pacientes; seguida pela área AP 3.3 com 15 (7,0%) indivíduos. No
grupo de idosos, a distribuição também foi semelhante ao grupo de jovens e
adultos, com maior freqüência de indivíduos na área AP 3.1 com 14 (6,5%)
pacientes, seguida pela área AP 3.3 com 7 (3,3%) indivíduos identificados
nessa área.
29
Com relação aos hábitos, os pacientes não tabagistas foram os mais
prevalentes, com 167 pacientes (77,7%), os tabagistas e ex-tabagistas
apresentaram a mesma frequência, com 24 pacientes em cada grupo (11,2%).
Os pacientes não etilistas também representaram a maioria, com 188
indivíduos (80,4%), ocorrendo menor prevalência de pacientes etilistas, 27
indivíduos (12, 6%) (Figura 15 e 16). Neste estudo, o número de prontuários
válidos que foram analisados, não mostraram pacientes ex-etilistas.
Figura 15 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de
fumar.
Figura 16 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas.
30
Quando realizada a associação do hábito de tabagismo com gênero, foi
observado, que dos pacientes tabagistas, não tabagistas, e ex-tabagistas, a
maioria dos pacientes era do gênero feminino. Com uma frequência de 18
pacientes (8,4%), 115 pacientes (53,5%) e 15 pacientes (7%) respectivamente.
Com relação ao gênero masculino a frequência de pacientes foi a seguinte, 6
pacientes tabagistas (2,8%), 52 pacientes não tabagistas (24,2%), e 9 ex-
tabagistas (4,2%), como observado na Figura 17.
Figura 17 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de fumar por gênero.
Considerando a associação do hábito de tabagismo com faixa etária, os
pacientes jovens apresentaram as seguintes porcentagens, 0 pacientes
tabagistas (0%), 27 não tabagistas (12,6%), e 0 pacientes ex-tabagistas (0%).
Dentre os pacientes adultos, 16 pacientes eram tabagistas (7,4%), 86 não
tabagistas (40%), e 13 pacientes ex-tabagistas (6%). Já os pacientes idosos, 8
31
pacientes eram tabagistas (3,7%), 54 não tabagistas (25,1%), 11 pacientes ex-
tabagistas (5,1%), como observado na Figura 18.
Figura 18 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de fumar por faixa etária.
Quando realizada a associação do hábito de etilismo com gênero, foi
observado, que nos pacientes etilistas e não etilistas, a maioria dos pacientes
eram do gênero feminino. Com uma frequência de 18 pacientes (8,4%) e 130
pacientes (60,5%) respectivamente. Com relação ao gênero masculino a
frequência de pacientes foi a seguinte, 9 pacientes etilistas (4,2%), 58
pacientes não etilistas (27%) (Figura 19).
32
Figura 19 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por gênero.
Considerando a associação do hábito de etilismo com faixa etária, os
pacientes jovens apresentaram as seguintes porcentagens, 0 pacientes etilistas
(0%) e 27 não etilistas (12,6%). Dentre os pacientes adultos, 21 eram etilistas
(9,8%), e 94 eram não etilistas (43,7%). Já no grupo dos pacientes idosos, 6
eram etilistas (2,8%) e 67 não etilistas (31,2%) como observado na Figura 20.
33
Figura 20 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por faixa etária.
Quando foi realizada a análise dos diagnósticos finais, ao todo, 112
condições foram diagnosticadas na população estudada. Estas, foram
posteriormente divididas em categorias baseadas na classificação de Neville et
al., (2009), com pequenas modificações; sendo adicionadas duas categorias,
sem lesão e preparo para transplante, de acordo com especificidades do
Serviço. As categorias que apresentaram maior prevalência foram a de dor
facial e neuromuscular com 41 casos (19,1%), neoplasias benignas dos tecidos
moles com 23 casos (10,7%), alterações patológicas do epitélio com 17 casos
(7,9%), alterações patológicas das glândulas salivares e neoplasias malignas
com 16 casos cada (7,4%), doenças da polpa e periápice com 15 casos (7%), e
as doenças alérgicas e imunológicas com 14 casos (6,5%), como pode ser
observado na Figura 17. Os pacientes que foram alocados na categoria sem
lesão eram aqueles que não apresentavam alteração da normalidade como
linfonodos aumentados e grânulos de Fordyce. Essa categoria apresentou um
número pequeno de pacientes por grupo 4 (1,9%) e por esse motivo, não foi
realizada correlação estatística para essa categoria.
34
Figura 21 – Diagnósticos mais frequentes de acordo com as diferentes categorias de alterações orais.
Os cistos e tumores odontogênicos e a dor facial e neuromuscular foram
mais frequentes em adultos e idosos, respectivamente (p = 0,035 e p = 0,002,
respectivamente). Já a categoria de neoplasias benignas dos tecidos moles
apresentou maior frequência no grupo de adultos (p = 0,003). Estes resultados
podem ser observados na Tabela 1.
Tabela 1 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com a idade.
Categorização das alterações orais
Jovens N= 26
Adultos N= 115
Idosos N= 73
Total N=215 P
Cistos e Tumores Odontogênicos 3 (1,4%) 6 (2,8%) 0 (0,0%) 9 0,035
Dor Orofacial 0 (0,0%) 19 (8,8%) 22 (10,2%) 41 0,002
Doenças Alérgicas e Imunológicas 0 (0,0%) 6 (2,8%) 8 (3,7%) 14 0,102 Doenças da Polpa e Periápice 2 (0,9%) 11 (5,1%) 2 (0,9%) 15 0,200 Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 3 (1,4%) 4 (1,9%) 2 (0,9%) 9 0,153 Injúrias Físico-químicas 0 (0,0%) 6 (2,8%) 3 (1,4%) 9 0,476 Alterações Patológicas do Epitélio 2 (0,9%) 9(4,2%) 6 (2,8%) 17 0,990 Alterações Patológicas das Glândulas Salivares 3 (1,4%) 7 (3,3%) 6 (2,8%) 16 0,368 Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 1 (0,5%) 20 (9,3%) 2 (0,9%) 23 0,003 Neoplasias Malignas 2 (0,9%) 10 (4,7%) 4(1,9%) 16 0,715
35
Não foi observada correlação estatisticamente significante entre as
diferentes categorias de lesões e o gênero dos indivíduos incluídos no estudo
(Tabela 2).
Tabela 2 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o gênero.
Gênero
Categorização das alterações orais Masculino
N= 68 Feminino
N= 148 P Cistos e Tumores Odontogênicos 2 (0,9%) 7 (3,3%) 0,724 Dor Orofacial 8 (3,7%) 33 (15,7%) 0,092 Doenças Alérgicas e Imunológicas 2 (0,9%) 12 (5,6%) 0,234 Doenças da Polpa e Periápice 4 (1,9%) 11 (5,1%) 0,781 Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 4 (1,9%) 5 (2,3%) 0,465 Injúrias Físico-químicas 4 (1,9%) 5 (2,3%) 0,465 Alterações Patológicas do Epitélio 6 (2,8%) 11 (5,1%) 0,786 Alterações Patológicas das Glândulas Salivares 5 (2,3%) 11 (5,1%) 1,000 Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 4 (1,9%) 19(8,8%) 0,158 Neoplasias Malignas 9 (4,2%) 7(3,3%) 0,450
Quando realizada a associação com os hábitos de etilismo e tabagismo,
a frequência de pacientes etilistas que apresentavam Neoplasias malignas foi
maior do que os não etilistas (Tabela 3) e essa frequência foi maior nos
pacientes tabagistas do que nos pacientes não tabagistas (Tabela 4).
Tabela 3 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito de etilismo. Etilismo
Categorização das alterações orais Etilista N= 27
Não Etilista N= 188 P
Cistos e Tumores Odontogênicos 1 (0,5%) 8 (3,7%) 1,000 Dor Orofacial 4 (1,9%) 37 (17,2%) 0,793 Doenças Alérgicas e Imunológicas 1 (0,5%) 13 (6,0%) 1,000 Doenças da Polpa e Periápice 1 (0,5%) 14 (6,5%) 0,700 Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 1 (0,5%) 8 (3,7%) 1,000 Injúrias Físico-químicas 3 (1,4%) 6 (2,8%) 0,089 Alterações Patológicas do Epitélio 0 (0,0%) 17 (7,9%) 0,138 Alterações Patológicas das Glândulas Salivares 0 (0,0%) 16 (7,4%) 0,231 Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 4 (1,9%) 19 (8,8%) 0,503 Neoplasias Malignas 10 (4,7%) 6 (2,8%) 0,007
36
Tabela 4 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito do tabagismo. Tabagismo
Categorização das alterações orais
Fumante N= 24
Não Fumante N=
167
Parou de Fumar N=
24 P Cistos e Tumores Odontogênicos 1 (0,5%) 8 (3,7%) 0 (0,0%) 0,549 Dor Orofacial 6 (2,8%) 32 (14,9%) 3 (1,4%) 0,544 Doenças Alérgicas e Imunológicas 0 (0,0%) 11 (5,1%) 3 (1,4%) 0,214 Doenças da Polpa e Periápice 2 (0,9%) 13 (6,0%) 0 (0,0%) 0,361 Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 0 (0,0%) 7 (3,3%) 2 (0,9%) 0,354 Injúrias Físico-químicas 1 (0,5%) 6 (2,8%) 2 (0,9%) 0,556 Alterações Patológicas do Epitélio 1 (0,5%) 14 (6,5%) 2 (0,9%) 0,771 Alterações Patológicas das Glândulas Salivares 2 (0,9%) 10 (4,7%) 4 (1,9%) 0,173 Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 3 (1,4%) 17 (7,9%) 3 (1,4%) 0,900 Neoplasias Malígnas 5 (2,3%) 9 (4,2%) 2 (0,9%) 0,026
Com relação aos diagnósticos finais, a condição patológica mais
prevalente nos indivíduos incluídos no presente estudo foi a neuralgia do
trigêmeo, diagnosticada em 19 pacientes (8,8%). Os pacientes que não
apresentavam nenhuma condição patológica representaram a segunda
prevalência, com 13 pacientes (6,0%). As outras alterações orais mais
prevalentes foram a hiperplasia fibrosa com 12 pacientes (5,5%), disfunção
temporomandibular e líquen plano com 8 pacientes em cada (3,7%), o
carcinoma de células escamosas com 7 pacientes (3,2%), o granuloma
piogênico e a síndrome da ardência bucal com 6 pacientes em cada (2,79%),
como pode ser observado na Figura 16.
37
Figura 22 – Diagnósticos finais mais frequentes.
A neuralgia do trigêmeo foi mais frequente na faixa etária de idosos (p =
0,01) (Tabela 5). Entretanto, não houve significância quando a mesma foi
correlacionada com gênero e hábitos (Tabelas 6 e 7).
Tabela 5 – Associação das alterações orais mais prevalentes com a idade.
Alterações orais Jovens N= 26
Adultos N= 115
Idosos N= 73
TOTAL N=215 P
Neuralgia do trigêmeo 0 (0,0%) 7 (3,3%) 12 (5,6%) 19 0,011 Hiperplasia fibrosa 1 (0,5%) 9 (4,2%) 2 (0,9%) 12 0,301 Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 5 (2,3%) 3 (1,4%) 8 0,549 Líquen plano 0 (0,0%) 3 (1,4%) 5 (2,3%) 8 0,180 Carcinoma de células escamosas 0 (0,0%) 4 (1,9%) 3 (1,4%) 7 0,578 Síndrome da ardência bucal 0 (0,0%) 2 (0,9%) 4 (1,9%) 6 0,203 Granuloma piogênico 0 (0,0%) 6 (2,8%) 0(0,0%) 6 0,068
Em relação ao gênero, o carcinoma de células escamosas foi mais
comum no gênero masculino (p = 0,032), conforme demonstrado na tabela 6.
38
Tabela 6 – Associação das alterações orais mais prevalentes com gênero. Gênero
Alterações orais Masculino
N= 68 Feminino
N= 148 P Neuralgia do trigêmeo 3 (1,4%) 16 (7,4%) 0,194 Hiperplasia fibrosa 2 (0,9%) 10 (4,7%) 0,349 Disfunção temporomandibular 3 (1,4%) 5 (2,3%) 0,707 Líquen plano 2 (0,9%) 6 (2,8%) 1,000 Carcinoma de células escamosas 5 (2,3%) 2(0,9%) 0,032 Síndrome da ardência bucal 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,668 Granuloma piogênico 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,668
Com relação aos hábitos de tabagismo e etilismo, o carcinoma de
células escamosas foi mais comum em pacientes com o hábito do tabagismo (p
= 0,005) e e em pacientes não etilistas (p = 0,042), o que pode ser observado
nas Tabelas 7 e 8. E o líquen plano também foi mais frequente nos pacientes
com o hábito do tabagismo (p = 0,042) (Tabela 7).
Tabela 7 – Associação das alterações orais mais prevalentes com o hábito do tabagismo.
Tabagismo
Alterações orais Fumante
N= 24
Não Fumante N= 167
Parou de Fumar N= 24 P
Neuralgia do trigêmeo 2 (0,9%) 14 (6,5%) 3 (1,4%) 0,799 Hiperplasia fibrosa 1 (0,5%) 8 (3,7%) 3 (1,4%) 0,291 Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 8 (3,7%) 0 (0,0%) 0,303 Líquen plano 0 (0,0%) 5 (2,3%) 3 (1,4%) 0,042 Carcinoma de células escamosas 3 (1,4%) 2 (0,9%) 2 (0,9%) 0,005 Síndrome da ardência bucal 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0 (0,0%) 0,643 Granuloma piogênico 0 (0,0%) 6 (2,8%) 0 (0,0%) 0,412
39
Tabela 8 – Associação das alterações orais mais prevalentes com hábito de etilismo.
Etilismo
Alterações orais Etilista N= 27
Não Etilista N= 188 P
Neuralgia do trigêmeo 3 (1,4%) 16 (7,4%) 0,714 Hiperplasia fibrosa 2 (0,9%) 10 (4,7%) 0,561 Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 8 (3,7%) 0,600 Líquen plano 1 (0,5%) 7 (3,3%) 1,000 Carcinoma de células escamosas 3 (1,4%) 4 (1,9%) 0,044 Síndrome da ardência bucal 0 (0,0%) 6 (2,8%) 1,000 Granuloma piogênico 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,558
Quanto às outras condições, não foram observadas diferenças
estatísticas em relação à faixa etária, gênero, área programática e hábitos.
40
6 – DISCUSSÃO
Atualmente, existe um único sistema de registro eletrônico de saúde
voltado para Estomatologia na América do Sul, o Estomato Web. Este
prontuário eletrônico em odontologia é disponibilizado online pela Sociedade
Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral (SOBEP), e já foi avaliado no
trabalho de Brailo et al. (2015), apresentando qualidades muito satisfatórias
para o armazenamento de informações de pacientes e criação de um banco de
dados único. Esse prontuário vem sendo utilizado no Serviço de Estomatologia
da FO/UFRJ desde 2014, e após a implementação deste sistema, assim como
relatado nos estudos de Finkeissen et al. (2003), Bowens et al. (2010) e
Coorevits et al. (2016), o armazenamento e a administração dos dados
coletados dos pacientes foram otimizados, auxiliando na prestação de
assistência, melhorando o fluxo de trabalho e a busca de informações para a
realização de pesquisas clínicas.
As vantagens deste software relatadas no estudo de Brailo et al. (2015)
foram também observadas pelos usuários deste sistema no Serviço de
Estomatologia da FO/UFRJ. O Estomato Web é um programa de fácil
aquisição, uma vez que é disponibilizado online para os sócios da SOBEP, não
precisa ser baixado e instalado nos computadores do serviço e possui acesso
remoto de qualquer computador, o que facilita o acesso ao sistema. Possui
excelente integração com os usuários, e a utilização de login de usuário e
senha garante um padrão de segurança dos dados inseridos no software
(Brailo et al.,2015). Entretanto, este programa apresenta algumas
desvantagens. Como a necessidade de instalação de computadores para o uso
do software, e como o Estomato Web é um sistema online, quando não há
conexão com a internet, ou quando a conexão apresenta uma baixa qualidade,
não há possibilidade de acesso às informações registradas, ou esse acesso
torna-se muito difícil, impedindo o gerenciamento dos dados. Além disso,
podemos citar também como as barreiras de implementação e
operacionalização do programa e a incapacidade do sistema de coletar várias
informações de uma única vez.
41
As barreiras observadas durante a utilização do software Estomato Web
foram principalmente relacionadas a utilização e a manipulação do sistema.
Assim como relatado por Brailo et al. (2015), esse sistema é difícil de ser
preenchido por alunos de graduação, e, além disso, como são inúmeras
informações que precisam ser preenchidas no software, o preenchimento
demanda muito tempo dos profissionais, levando a necessidade de
atendimentos mais demorados para o registro das informações, além da
necessidade de treinamento para sua utilização. A falta de conhecimento sobre
os aspectos do armazenamento dos dados, o preenchimento incompleto ou
incorreto das informações no prontuário eletrônico (Ash et al., 2004; Patrício et
al., 2011; Belle et al., 2013), foram outras barreiras observadas no presente
estudo, as quais acarretaram inclusive a necessidade de exclusão de 128
pacientes.
Fatos semelhantes foram abordados em outros estudos, que afirmaram
que os altos custos financeiros relacionados à instalação, operacionalização,
manutenção dos softwares, e a preocupação dos profissionais sobre os efeitos
desses sistemas no fluxo de trabalho, na produtividade, no tempo que será
necessário para aprender a utilizar os sistemas e na segurança do sigilo das
informações são os principais motivos que impedem a utilização dos
prontuários eletrônicos ou sistemas de tecnologia da informação (Haux., 2006;
Boonstra & Broekhuis 2010; Bowens et al., 2010; Scleyer et al., 2011; Belle et
al., 2013).
Outra desvantagem observada com a utilização do Estomato Web, foi a
dificuldade de realizar a extração de um grande volume de dados (Glez Peña et
al., 2014) de uma única vez. O programa possui ferramentas de busca por
nome, matrícula, diagnóstico clínico e final, doença atual, sexo, idade, raça,
data de entrada, hábitos (fumo ou bebida), mas não permite a possibilidade de
exportar um grande conjunto desses dados, ou até mesmo todas essas
informações de uma única vez. Sendo este um aspecto negativo deste
software, que não permitia compilar o banco de dados em planilhas para que
fosse realizado o gerenciamento de grande volume de informações.
O presente estudo teve como objetivo principal a criação de um
programa de extração de dados do Estomato Web, e a partir deste realizar o
42
estabelecimento do perfil epidemiológico dos pacientes do Serviço de
Estomatologia da FO/UFRJ inicialmente cadastrados neste sistema, para testar
o software de extração. Caso a triagem dos dados fosse feita manualmente,
esta seria demorada, e com o risco da perda de detalhes valiosos. Para
minimizar os erros da coleta manual dessas informações, a técnica conhecida
como web scraping foi utilizada. O uso do programa desenvolvido a partir
dessa estrutura, o qual foi denominado EstomatoWeb Scraper garantiu a
otimização da cópia dos dados dos 344 pacientes em 4 minutos, reduzindo de
maneira significativa o tempo da pesquisa. Essa técnica de extração é uma das
mais antigas, e permite um serviço válido de cópia de dados diminuindo o erro
humano quando os sistemas operacionais utilizados, como o software do
Estomato Web, não fornecem a demanda de serviço necessária para o usuário
(Bare et al., 2007; Tang et al., 2013; Glez Peña et al., 2014).
O uso do EstomatoWeb Scraper permitiu compilar as informações dos
pacientes em planilhas do Excel, para posteriormente inseri–las no programa
SPSS, realizar a análise estatística e traçar o perfil epidemiológico dos
pacientes atendidos na clínica de maneira ágil e segura, para que
posteriormente esses dados possam ser utilizados na criação de estratégias
para programas de prevenção e promoção de saúde. Esta técnica não foi
realizada em nenhum outro estudo relacionado a prontuários eletrônicos em
Odontologia ou até mesmo na área Estomatologia, assim como não foram
encontrados trabalhos que abordassem a extração dos dados cadastrados de
prontuários eletrônicos na área odontológica (Glez Peña et al., 2014). O
trabalho de Brailo et al., (2015) que foi o mais completo abordando os sistemas
eletrônicos na área de Estomatologia, realizando inclusive uma abordagem
sobre o Estomato Web, também não avaliou a capacidade de extração de
grande volume de dados nos softwares.
As informações geradas por estudos epidemiológicos são importantes
para entender a prevalência e a frequência de lesões orais, auxiliando no
diagnóstico precoce e tratamento (Jones & Franklin 2006a; Mendez et al.,
2012). Um aspecto importante desta pesquisa foi o fato de as alterações orais
serem avaliadas em um grupo heterogêneo na região Sudeste, similar ao
estudo de Amaral et al., (2016), tendo em vista que poucos trabalhos avaliaram
43
as lesões orais no Brasil, principalmente focando na população como um todo,
pois a maioria dos trabalhos tende a focar em grupos ou condições específicas
(Kovacic & Skaleric, 2000; Vallejo et al., 2002; Mumcu et al., 2005; Corrêa et
al., 2006; Jones & Franklin, 2006a; Castellanos & Díaz Guzmán. 2008; Hipólito
et al., 2008; Vale et al., 2013; Kamath et al., 2013).
No presente estudo houve predominância de pacientes do gênero
feminino, representando 68,8% da amostra avaliada, corroborando com
estudos anteriores em que as alterações orais foram mais frequentes em
mulheres. Este fato é geralmente justificado pela maior preocupação destas
com a saúde e com os cuidados corporais do que os homens (Vallejo et al.,
2002; Corrêa et al., 2006; Castellanos et al., 2008; Kniest et al., 2011; Mendez
et al., 2012). Corroborando com os dados da literatura (Mendez et al., 2012), o
carcinoma de células escamosas no presente estudo, foi mais frequente no
gênero masculino. Entretanto, como a amostra é pequena, é necessário que
sejam realizados novos estudos com amostras maiores, uma vez que o número
limitado de indivíduos não permite uma avaliação consistente.
Outro fator de grande importância, o qual está diretamente associado ao
desenvolvimento de algumas condições patológicas orais, é a idade
(Catellanos et al., 2008; Mujica et al., 2008; Henrique et al., 2009; Kniest et al.,
2011). No presente estudo, a prevalência das lesões foi maior no grupo de
adultos. Estudos epidemiológicos anteriores mostraram resultados similares,
onde adultos e idosos apresentaram a maior frequência de alterações
patológicas da cavidade oral. Estes estudos atribuem este resultado ao fato de
que com o aumento da idade, o indivíduo tende a tomar menor cuidado com a
aparência e com a higiene, apresentando também maior índice de perdas
dentárias. Além disso, há um aumento da predisposição para doenças
sistêmicas, as quais podem ser consideradas um fator de risco para o
aparecimento de algumas condições, como a diabetes, alterações auto-imunes
dentre outras (Henrique et al., 2009; Kniest et al., 2008; Mendez et al., 2012).
Nesta pesquisa, as categorias dos cistos e tumores odontogênicos e de
neoplasias benignas dos tecidos moles foram mais comuns na faixa etária de
adultos. A categoria de dor facial e neuromuscular mostrou foi mais prevalente
no grupo de idosos. Quando os diagnósticos finais específicos foram
44
analisados separadamente, foi observado que a neuralgia do trigêmeo foi mais
frequente na faixa etária de idosos, conforme também observado em estudos
anteriores (Maarbjerg et al., 2014; Wu et al., 2015). Da mesma forma que as
correlações com gênero, as relacionadas à idade também necessitam de
amostras maiores, uma vez que o número limitado de indivíduos não permite
uma avaliação consistente. Outros trabalhos da literatura também citam um
aumento da prevalência das alterações orais com o aumento da idade, assim
como foi evidenciado nesse estudo, principalmente no grupo dos adultos e
idosos (Mujica et al., 2008; Corrêa et al., 2006).
Assim como gênero e idade, os dados regionais das alterações orais
também podem influenciar na predisposição de uma determinada condição
seja por aspectos étnicos ou socioculturais. Por isso, essas informações podem
auxiliar na criação de estratégias governamentais de promoção de saúde
(Pindborg, 1977; Corrêa et al., 2006; Mujica et al., 2008). Neste estudo, o
município de origem da maioria dos indivíduos foi do Rio de Janeiro, sendo o
bairro de maior prevalência o da Ilha do Governador, seguido por Bonsucesso.
Essa maior prevalência de pacientes dos bairros da Ilha do Governador e
Bonsucesso está provavelmente relacionada com a proximidade geográfica
onde está localizada a Faculdade de Odontologia da UFRJ. A frequência de
pacientes por área programática do Município do Rio de Janeiro foi maior na
região AP 3.1, sendo identificados nessa área os bairros da Ilha do Governador
e Bonsucesso, que também obtiveram as maiores dominâncias dentre outros
bairros. A área AP 3.3 foi à segunda área com a maior prevalência de
indivíduos seguida pela área AP 4.0. Não foram encontradas diferenças
significativas entre as alterações orais, município, bairro ou área programática.
Embora tenham sido realizadas avaliações estatísticas e tenham sido avaliadas
as prevalências das alterações com a região geográfica, não foi possível
realizar uma comparação direta com outros estudos, uma vez que não foram
encontradas informações válidas sobre a frequência das lesões orais por bairro
ou área programática na cidade do Rio de Janeiro. Apesar de alguns
pesquisadores terem buscado determinar a frequência de lesões orais em
diferentes regiões geográficas brasileiras, essas informações ainda são
escassas, principalmente na região Sudeste onde se localiza a FO/UFRJ
45
(Corrêa et al., 2006; Henrique et al., 2009; Martinelli et al., 2011; Kniest et al.,
2011; Saintrain et al., 2012; Vale et al., 2013).
Com relação ao hábito do tabagismo, os resultados demonstraram que
11,2% dos indivíduos incluídos no estudo eram tabagistas. Estes dados estão
em concordância com os dados do Ministério da Saúde, que apontou 10,8% de
fumantes na população brasileira em 2014. A maioria dos pacientes fumantes
no presente estudo eram do gênero feminino e do grupo de adultos, as
informações de 2014 relatam que a maior porcentagem de pacientes tabagistas
é do gênero masculino, e maior no grupo de adultos, uma vez que a frequência
de fumantes no país é menor antes dos 25 anos de idade ou após os 65 anos.
A prevalência de pacientes etilistas neste estudo foi de 13%, sendo mais
comum no gênero feminino, e na faixa etária de adultos, similar aos dados do
Ministério da Saúde, que relatam que 12%, da população adulta é etilista e este
hábito é ligeiramente mais comum em pacientes do gênero feminino,
corroborando com os resultados encontrados.
Em alguns trabalhos, para facilitar a análise e interpretação das
condições patológicas, essas foram dividas em categorias, assim como no
presente estudo (Jones & Franklin, 2006a; Jones & Franklin, 2006b; Shah et
al., 2009; Neville et al., 2009; Vale et al., 2013). Entretanto, como ocorreram
variações entre os tipos de categorização, não houve a possibilidade de uma
análise direta de comparação de categorias, assim como foi relatado no
trabalho de Jones & Franklin. (2006a), onde houve dificuldade de associação
em algumas condições. As categorias que apresentaram maior prevalência no
presente estudo foram a de dor facial e neuromuscular, as neoplasias benignas
de tecido mole, as alterações patológicas das glândulas salivares e neoplasias
malignas. Os resultados encontrados diferem de outros trabalhos da literatura,
onde os grupos mais prevalentes foram os das lesões de tecidos moles, as
alterações patológicas dentárias como no estudo de Jones & Franklin (2006b),
as lesões inflamatórias, os cistos odontogênicos, os tumores benignos, as
lesões de desenvolvimento, neoplasias e as desordens potencialmente
malignas (Shah et al.,2008; Mendez et al., 2012; Vale et al., 2013).
A categoria mais prevalente dos trabalhos utilizados como referência
nesta pesquisa foi a de lesões inflamatórias e reacionais (Shah et al., 2009;
46
Mendez et al., 2012; Vale et al., 2013). Esta diferença significativa entre a
principal categoria identificada no presente estudo e a categoria mais
prevalente de outros trabalhos pode ser justificada pelo tipo de amostra que foi
utilizada. Considerando que a maioria dos indivíduos incluídos neste estudo
eram oriundos do ambulatório de quinta-feira de manhã do Serviço de
Estomatologia da FO/UFRJ, o qual é referência em dor facial e neuromuscular,
principalmente para o tratamento da neuralgia do trigêmeo, a alta frequência de
pacientes nessa categoria pode ser explicada.
No presente estudo, a hiperplasia fibrosa foi enquadrada na categoria de
neoplasias benignas dos tecidos moles. Apesar do fato desta não ser uma
neoplasia verdadeira, e ser considerada uma lesão reacional, este estudo se
baseou na categorização de Neville et al. (2009), que insere a hiperplasia
fibrosa nesta categoria, sendo esta a segunda mais prevalente. Este resultado
mostra similaridade com outros estudos, como o de Mendez et al, (2012), que
também encontraram alta frequência de pacientes com as condições alocadas
nesta categoria em categorizações similares, como a de lesões reativas e
inflamatórias. Esses autores atribuíram essa alta prevalência ao número de
pacientes edentados, que utilizavam próteses mal adaptadas por longos
períodos, sem que houvesse a substituição, fato que predispõe ao
desenvolvimento de alterações desta natureza.
A categoria dos cistos odontogênicos, ou apenas categoria de cistos
também foi relatada em outros estudos, mostrando alta frequência nos
pacientes avaliados (Jones & Franklin 2006b; Mendez et al., 2012; Vale et al.,
2013). No presente estudo a prevalência dessa categoria foi de 4,2%, sendo
até maior ou similar a outras pesquisas, 2,1% no estudo de Mendez et al.
(2012) e 4,13% no estudo de Vale et al. ( 2013). Nesta categoria, a maior parte
dos pacientes, eram adultos, o que corrobora com estudos anteriores, mas
difere em relação ao gênero, uma vez que a maioria era do gênero feminino,
sendo que nos outros estudos houve prevalência do gênero masculino (Jones
& Franklin 2006b; Mendez et al., 2012; Vale et al., 2013).
A dor facial e neuromuscular foi mais frequente na a faixa etária de
adultos e idosos (Maarbjerg et al., 2014; Wu et al., 2015). Os cistos e tumores
odontogênicos, foram mais comuns no grupo de jovens, também corroborando
47
com os dados descritos em estudos anteriores (Jones & Franklin 2006b;
Mendez et al., 2012; Vale et al., 2013; Amaral et al., 2016). A categoria de
neoplasias benignas dos tecidos mole foi mais prevalente no grupo de adultos,
também mostrando resultados similares com outros trabalhos publicados
anteriormente (Shah et al., 2008; Mendez et al., 2012; Saintrain et al., 2012;
Vale et al., 2013).
A categoria de neoplasias malignas foi mais prevalente nos pacientes
etilistas e não tabagistas. Entretanto, considerando o carcinoma de células
escamosas isoladamente, este foi mais comum em pacientes tabagistas e não
etilistas. Esses resultados podem estar relacionados com a baixa quantidade
de indivíduos da amostra, e não representam o esperado para esta associação,
uma vez que a literatura mostra que pacientes tabagistas e etilistas apresentam
maior predisposição para o desenvolvimento de lesões malignas, sendo o
carcinoma de células escamosas o tipo de tumor maligno mais frequente na
boca (Kavicic & Skaleric, 2000; Vallejo et al., 2002; Martinelli et al., 2011;
Mendez et al., 2012). No presente estudo, a prevalência de outras lesões
malignas foi superior ao número de casos de carcinoma de células escamosas,
que geralmente é o mais prevalente em estudos anteriores (Martinelli et al.,
2011; Mendez et al., 2012).
Analisando as alterações orais individualmente, a condição patológica
que foi mais prevalente nesse estudo foi à neuralgia do trigêmeo, seguida pela
hiperplasia fibrosa e líquen plano. Já o carcinoma de células escamosas
aparece em 5° lugar. Estes resultados diferem da maioria dos estudos
brasileiros, que apresentam a hiperplasia fibrosa como lesão mais prevalente,
com 12,6% no estudo de Kniest et al. (2011), 18,3% no estudo de Martinelle et
al. (2011) e 63,4% no estudo de Mendez et al. (2012). A neuralgia do trigêmeo
não aparece como uma das lesões mais prevalentes, uma vez que esta é
descrita como uma alteração incomum (Maarbjerg et al., 2014; Wu et al., 2015).
Este fato também está relacionado com o fato da clínica de Estomatologia da
FO/UFRJ ser referência no tratamento desta condição, o que torna a amostra
viciada, assim como no item das categorias, aumentando sua prevalência e
causando grande divergência com os trabalhos publicados anteriormente.
48
No presente estudo, a neuralgia do trigêmeo foi mais comum na faixa
etária de idosos, corroborando com literatura que relata essa condição é mais
frequente em pacientes da 6ª e 7ª décadas de vida (Alves et al., 2004;
Leocádio et al., 2014). Apesar dos relatos da literatura mostrarem que esta
condição é mais comum em mulheres, com relação de 3:2 (Maarbjerg et al.,
2014; Alves et al., 2004; Leocádio et al., 2014; Wu et al., 2015), não houve
nesse trabalho significância estatística quando a neuralgia do trigêmeo foi
correlacionada com gênero, embora sua prevalência tenha sido maior no grupo
de pacientes do gênero feminino 7,4% do que no masculino 1,4%.
A maioria dos estudos epidemiológicos apresenta a hiperplasia fibrosa
como a condição patológica mais frequente nas amostras analisadas (Mumcu
et al., 2005; Corrêa et al., 2006; Castellanos et al., 2008; Mujica et al., 2008;
Kniest et al., 2011; Martinelle et al., 2011; Mendez et al., 2012; Amaral et al.,
2016). Na população do presente estudo, a hiperplasia fibrosa foi a segunda
condição mais prevalente. Já o líquen plano em estudos anteriores apresentou
frequência de 0,5% no estudo de Mumcu et al. (2005), de 3,2% no de Vallejo et
al. (2002) e de 2,3% no estudo de Kavcic & Skaleric (2000), e nos indivíduos
avaliados nesta pesquisa a prevalência foi de 3,7%, sendo ligeiramente maior
do que encontrado nos outros estudos. Diferentemente dos trabalhos
anteriores, que relatam maior prevalência dessa condição em mulheres,
principalmente devido a alterações hormonais (menopausa) e ao estresse
(Kavcic & Skaleric, 2000; Vallejo et al., 2002; Mumcu et al., 2005; Corrêa et al.,
2006), não houve significância estatística desta condição com o gênero
feminino. Um fato interessante foi a maior prevalência desta condição em
pacientes não tabagistas , uma vez que alguns estudos associam esse hábito
aos períodos de exacerbação dessa condição, principalmente na forma erosiva
da doença (Eisen, 2012; Sousa & Rosa; 2008). Esse fato é importante ponto
de discussão, uma vez que existe grande divergência entre autores se o líquen
plano seria ou não uma condição potencialmente maligna e se o etilismo
estaria associado a uma pré–disposição para a transformação (Eisen, 2012;
Sousa & Rosa; 2008). Esta maior frequência de pacientes não tabagistas com
líquen plano pode ser justificada pelo pequeno número de pacientes
analisados.
49
A prevalência do carcinoma de células escamosas nesse estudo foi de
3,2%, sendo ligeiramente superior do que em estudos anteriores, como o de
Kniest et al.(2011) que foi de 2,4%, e no de Mendez et al. (2012) que foi de
1,9%. Essa frequência, entretanto, foi inferior ao estudo de Martinelli et al.
(2011), a qual foi de 4,7%. A literatura relata uma predominância pelo gênero
masculino e predileção pela 5ª a 6ª década de vida (Corrêa et al., 2006; Kniest
et al., 2011; Martinelli et al., 2011; Mendez et al., 2012). Neste estudo, houve
maior frequência de pacientes do gênero masculino. Entretanto, a relação
homem:mulher vem diminuindo ao longo dos anos, principalmente pela
mudança de comportamento das mulheres, as quais estão mais expostas aos
fatores de risco. Com relação aos hábitos, esta condição foi mais comum em
pacientes fumantes, também corroborando com os dados da literatura que
atribuem uma maior predisposição ao desenvolvimento do carcinoma nos
indivíduos tabagistas (Corrêa et al., 2006; Kniest et al., 2011; Martinelli et al.,
2011; Mendez et al., 2012). Entretanto, o carcinoma foi mais frequente em
pacientes que não possuíam o hábito do etilismo, mostrando divergência com
dados da literatura, que aponta o etilismo como um fator de risco para o
desenvolvimento do carcinoma de células escamosas de boca, (Corrêa et al.,
2006; Kniest et al., 2011; Martinelli et al., 2011; Mendez et al., 2012). Este fato
também parece estar relacionado ao tamanho amostral do estudo.
Esta pesquisa apresentou algumas limitações. Uma delas foi a amostra
utilizada, que era pequena, o que dificulta a interpretação dos dados e a
análise estatística das informações coletadas. Além disso, foi uma amostra de
conveniência, viciada, o que pode ter gerado resultados divergentes quanto à
prevalência das alterações orais, podendo não corresponder como um todo à
população atendida na FO/UFRJ. Como não há uma concordância entre os
pesquisadores quanto à classificação das lesões em categorias, pode ocorrer
diferenças na comparação dos dados com os estudos publicados, uma vez que
nesses trabalhos, a criação de muitas subcategorias ou a maneira de alocar as
lesões pode ter modificado a frequência dessas condições patológicas.
Portanto, futuros estudos com amostras maiores são necessários para
avaliar o perfil epidemiológico dos pacientes atendidos no Serviço de
50
Estomatologia da FO/UFRJ, o que é de fundamental importância para o
desenvolvimento de estratégias preventivas e educativas.
51
7 – CONCLUSÕES
• O uso do programa EstomatoWeb Scraper facilita a avaliação,
interpretação e pesquisa de dados registrados no sistema Estomato
Web. Além disso, como este programa será disponibilizado
gratuitamente para os usuários do Estomato Web, poderá ser muito útil
para futuros estudos multicêntricos na área de Estomatologia no Brasil.
• A análise do perfil epidemiológico dos pacientes incluídos neste estudo
revelou prevalência de pacientes do gênero feminino, não tabagistas e
não etilistas oriundos do município do Rio de janeiro, dos bairros da Ilha
do Governador e Bonsucesso.
• A categoria com o maior número de diagnósticos foi a de dor orofacial,
que apresentou maior frequência no grupo de idosos.
• Quando analisados isoladamente, o diagnóstico mais frequente foi à
neuralgia do trigêmeo, que foi mais comum na faixa etária de idosos,
seguido da hiperplasia fibrosa
• O carcinoma de células escamosas, que é considerado um problema de
saúde pública no Brasil, foi a quinta lesão mais frequente, sendo mais
prevalente no gênero masculino e nos pacientes tabagistas.
• Estudos com um número maior de indivíduos são necessários para que
o perfil epidemiológico dos pacientes atendidos no Serviço de
Estomatologia da FO/UFRJ seja corretamente determinado.
52
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Anexo 1 – Autorização da SOBEP para utilização da técnica de Web scraping.
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Anexo 2 - Aprovação do projeto pelo CEP
59
Anexo 3 – Licença MIT. The MIT License (MIT) Copyright (c) <year><copyright holders> Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
https://opensource.org/licences/MIT/acessofevereiro de 2016
60
Anexo 4 – Tradução livre em português da Licença do MIT. Copyright © Author A permissão é concedida, a título gratuito, para qualquer pessoa que obtenha uma cópia deste software e arquivos de documentação associados (o "Software"), para lidar com o Software sem restrição, incluindo, sem limitação dos direitos de uso, copiar, modificar, mesclar , publicar, distribuir, sublicenciar e / ou vender cópias do Software, e para permitir que as pessoas às quais o Software é fornecido a fazê-lo, mediante as seguintes condições: O aviso de direito autoral acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. O Software é fornecido "como está", sem qualquer tipo de garantia, expressa ou implícita, incluindo, mas não se limitando a garantias de comerciabilidade, adequação a uma finalidade específica e não violação. Em nenhum caso os autores ou os detentores dos direitos autorais se responsabilizarão por qualquer reclamação, danos ou qualquer outra responsabilidade, seja em razão de contrato, ato ilícito ou de outra forma, resultantes de ou em conexão com o software ou a utilização ou outras negociações no Software.
61
Anexo 5 – Licença para o programa que foi desenvolvido a partir da técnica de Web Scraping. Copyright © <autores> A permissão é concedida, a título gratuito, para qualquer pessoa, desde que obtenha a autorização dos responsáveis da SOBEP pelo Sistema Estomato Web para sua utilização. Os desenvolvedores do código fonte disponibilizarão uma cópia deste software e arquivos de documentação associados (o "Software"), para lidar com o Software, incluindo, observações dos direitos de uso, copiar, modificar, mesclar, publicar, distribuir, sublicenciar e / ou vender cópias do código. O uso do software só será permitido mediante as seguintes condições: - O aviso de direito autoral acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. - O desenvolvedor precisa de uma autorização formal do webmaster do sistema Estomato Web para utilização do código em questão ou derivados. - Para utilização do programa em pesquisas, caso tenha sido autorizado pelos reponsáveis do sistema Estomato Web, o seu uso precisará ser autorizado também pelo Comitê de Ética e Pesquisa vinculado à instituição de origem do trabalho. - Esta ferramenta e suas derivadas devem garantir a privacidade dos dados utilizados não identificando os sujeitos cadastrados no Estomato Web, mantendo assim o respeito ao sigilo e confidencialidade. - O Software é fornecido "como está", sem qualquer tipo de garantia, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando a garantias de comerciabilidade, adequação a uma finalidade específica e não violação. - Em nenhum caso os autores ou os detentores dos direitos autorais se responsabilizarão por qualquer reclamação, danos ou qualquer outra responsabilidade, seja em razão de contrato, ato ilícito ou de outra forma, resultantes de ou em conexão com o software ou a utilização ou outras negociações no Software.