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Análise de dados de coinfecção tuberculose/HIV disponíveis no SINAN utilizando o banco de dados Neo4J
(2023-04-27) Dias Neto, José Bartolomeu Alheiros; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; Freitas, Nara Suzy Aguiar de; http://lattes.cnpq.br/6891650997818766; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/5415193488789338
Pesquisas realizadas nas últimas décadas, indicam a necessidade de investigação de processos de infecção por múltiplos patógenos, denominados processos de coinfecção. Algumas coinfecções têm alcance mundial, envolvendo doenças tais como: HIV, malária, hepatite, dengue e, mais recentemente, COVID-19. Em um estudo realizado com 500 voluntários portadores do vírus HIV (Human Immunodeficiency Virus), observou-se que a coinfecção entre o vírus HIV e a MTB (Mycobacterium tuberculosis), bactéria causadora da tuberculose, produziu um aumento de chance de haver morte em 4.07 vezes, quando comparada com outros tipos de coinfecção. O panorama apresentado indica a necessidade de realização de estudos que permitam identificar ocorrências, mapear sua incidência em termos geográficos, e mesmo incluir aspectos que favoreçam a compreensão dos mecanismos biológicos envolvidos em processos de coinfecção, quer seja para prevenção, diagnóstico ou tratamento. No Brasil, um instrumento que auxilia no planejamento da saúde, definindo e avaliando o impacto das intervenções, é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação – SINAN, disponibilizado pelo Departamento de Informática do SUS (DATASUS). A utilização efetiva destes bancos possibilita uma identificação da realidade epidemiológica de determinada área geográfica. O livre acesso a todos os profissionais da área de saúde, corrobora com a democratização de acesso à informação, permitindo que estas sejam disponibilizadas para a comunidade. Neste trabalho foi realizada uma análise exploratória dos dados relativos a processos de coinfecção de TB e HIV, advindos do SINAN, com o objetivo de propor métodos que facilitem a utilização dos dados desse sistema por profissionais da área de saúde, que não tenham formação técnica em computação. Considerando que tal aplicação é fortemente embasada no relacionamento de dados, optou-se por propor um mapeamento dos dados em bancos não convencionais, orientados a grafos, como o Neo4J. Assim, além de simplificar a modelagem, as aplicações desse tipo costumam ser mais rápidas, quando comparadas a aplicações tradicionais (utilizando bancos de dados relacionais). Portanto, o mapeamento de dados disponíveis no SINAN para o Neo4J, permitiu uma visualização mais perceptível das correlações, possibilitando uma análise de múltiplos fatores e características de processos de coinfecção, potencializando as informações obtidas a partir das bases do SINAN e do Sistema de Tabulação de Dados disponibilizada pelo órgão, o TABNET.