Fatores preditivos para o resultado de tratamento da tuberculose pulmonar no município de Recife-PE: uma contribuição para as ações de vigilância epidemiológica

• Main Author: Cinthia Midori Sassaki
• Other Authors: Tereza Cristina Scatena Villa
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2006
• Subjects: Enfermagem em saúde pública; Eqüidade; Resultado de tratamento; Sistemas de informação; Tuberculose; Vigilância epidemiológica; Epidemiological surveillance; Equity; Information systems; Public health nursing; Treatment outcome; Tuberculosis
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22133/tde-07052007-110957/

O objetivo desta investigação foi identificar e analisar fatores preditivos para o resultado favorável de tratamento dos casos de tuberculose pulmonar, diagnosticados no período de 2001 a 2004 e residentes no município de Recife-PE. Inicialmente, foi realizado um estudo exploratório para identificar dados perdidos (brancos, ignorados e inconsistentes) nos dados selecionados no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN): ano do diagnóstico; município de residência; desfecho do tratamento; idade; sexo; escolaridade; ocupação; distrito de residência; forma clínica; tipo de entrada; tratamento supervisionado; data diagnóstico, início e encerramento do tratamento; distrito da unidade de saúde; HIV e outros agravos. Observou-se registros em branco nos dados Outros Agravos (42,85%) e Ocupação (82,10%); ignorados, nos dados Escolaridade (39,40%), Outros Agravos (39,73%) e Tratamento Supervisionado (63,96%) e inconsistentes, nos dados Ocupação (2,53%), Data do diagnóstico (0,98%), Data do início do tratamento (9,94%) e Data do encerramento do tratamento (17,66%). Posteriormente, foram identificados e analisados os fatores preditivos ao resultado favorável de tratamento por meio de métodos estatísticos uni e multivariado de regressão logística. Na análise univariada, as variáveis que apresentaram associação foram: sexo; idade; escolaridade; tipo de entrada; tratamento supervisionado; Tempo 1; Tempo 2 e distrito da unidade de saúde. As variáveis que permaneceram no modelo multivariado ajustado final foram: Idade, 0 a 9 anos (OR=4,27; p=0,001) e 10 a 19 anos (OR=1,78; p=0,011) que tiveram maior chance de cura do que mais de 60 anos; Escolaridade, 8 a 11 anos (OR=1,52; p=0,049) que teve maior chance de cura do que nenhuma escolaridade; Tipo de entrada, casos novos (OR=3,31; p<0,001) e recidiva (OR=3,32; p<0,001) que tiveram maior chance de cura do que reingresso pós abandono; Tempo 2, 5 ¾| 6 meses(OR=9,15; p<0,001); 6 ¾| 9 meses (OR=27,28; p<0,001) e Mais de 9 meses (OR=24,78; p<0,001) que tiveram maior chance de cura do que aqueles que o fizeram em tempo menor; Distrito da Unidade de Saúde, DS I (OR=1,60; p=0,018) e DS IV (OR=2,87; p<0,001) que tiveram maior chance de cura do que DS VI. Sugere-se desenvolver nos serviços de saúde uma organização de assistência voltada às necessidades individuais priorizando os grupos com menor chance de cura garantindo a equidade da atenção e conseqüentes transformações nos indicadores epidemiológicos da tuberculose no município de Recife. === This study aimed to identify and analyze predictive factors of favorable treatment outcome related to pulmonary tuberculosis cases residing in Recife and diagnosed between 2001 and 2004. Initially, an exploratory study was carried out to identify lost data (blank, unknown and inconsistent) in the selected data in the Reportable Health Events Information System (SINAN): year of diagnosis; city of residence; treatment outcome; age; gender; education level; occupation; district of residence; form; type of entry; Supervised Treatment; date of diagnosis, start and end of treatment; health unit district; HIV and other health problems. Blank registers were found for Other Health Problems (42.85%) and Occupation (82.10%); unknown data were found for Education level (39.40%), Other Health Problems (39.73%) and Supervised Treatment (63.96%); and inconsistent data for Occupation (2.53%), Date of diagnosis (0.98%), Treatment start date (9.94%) and Treatment end date (17.66%). Then, we identified and analyzed predictive factors of favorable treatment outcome by means of uni and multivariate logistic regression methods. In univariate analysis, the following variables were associated with favorable treatment outcome: gender; age; education level; type of entry; supervised treatment; Time 1; Time 2 and health unit district. The variables that remained in the final adjusted multivariate model were: Age, 0 to 9 years (OR=4.27; p=0.001) and 10 to 19 years (OR=1.78; p=0.011) had a greater chance of cure than those older than 60 years; Education, 8 to 11 years (OR=1.52; p=0.049) had greater chance of cure than no education; Type of entry, new cases (OR=3.31; p<0.001) and relapse (OR=3.32; p<0.001) had a greater chance of cure than reentry after abandonment; Time 2, 5 ¾| 6 months (OR=9.15; p<0.001); 6 ¾| 9 months (OR=27.28; p<0.001) and More than 9 months (OR=24,78; p<0,001) had greater chance of cure than patients who terminated treatment in less time; Health Unit District, DS I (OR=1.60; p=0.018) and DS IV (OR=2.87; p<0.001) had a greater chance of cure than DS VI. We suggest that health services develop a care organization that is directed at individual needs, prioritizing groups with lower chances of cure, guaranteeing equity and consequent transformations in the city s epidemiological TB indices.