Aproveitando Dados Entre Sistemas de Saúde para Melhores Resultados

Sistemas de saúde que aprendem (LHS) tão se tornando mais populares como uma forma de lidar com problemas de saúde em uma escala maior. Esses sistemas usam dados de saúde coletados de várias fontes pra melhorar o atendimento e os resultados. Embora os dados de clínicas e hospitais sejam essenciais, outros tipos de dados também são importantes pra ter uma visão completa. Isso inclui dados de grupos de pesquisa, biobancos, monitoramento pessoal de saúde, fatores ambientais e serviços sociais.

#Por que Múltiplas Fontes de Dados São Importantes

Algumas questões de saúde podem ser respondidas dentro de uma única organização. Porém, os LHS analisam como diferentes organizações interagem, o que significa que muitas vezes precisam de dados de vários lugares. Por exemplo, entender a jornada de um paciente com câncer requer informações de várias organizações, tanto dos sistemas de saúde tradicionais quanto de fontes comunitárias. Isso pode significar trabalhar com dados de regiões, estados ou até mesmo de países inteiros.

Coletar dados de diferentes locais tem seus desafios. Tradicionalmente, os pesquisadores reuniam dados, copiando tudo pra um único lugar pra análise. Esse jeito é menos viável quando os dados vêm de várias jurisdições devido a preocupações éticas e legais.

#A Necessidade de Novos Métodos Analíticos

Diante desses desafios, há uma necessidade urgente de novos métodos analíticos que permitam aos pesquisadores analisar dados sem precisar centralizá-los. É aí que entra a análise distribuída.

#O que é Análise Distribuída?

Análise distribuída se refere a um sistema onde os dados necessários pra análise estão espalhados por vários locais, conhecidos como nós. Em vez de ter todos os dados em um só lugar, cada nó mantém uma parte dos dados, e juntos eles compõem o conjunto completo de dados.

#Tipos de Particionamento de Dados

Os dados podem ser divididos em dois tipos principais:

1. Particionamento Horizontal: Nesse caso, todos os dados relacionados a um único indivíduo residem em um único nó. Por exemplo, se um paciente recebe todo o seu atendimento em uma única província, os registros de saúde dessa província podem formar uma partição horizontal.

2. Particionamento Vertical: Aqui, diferentes tipos de dados sobre um grupo de indivíduos são armazenados em nós únicos. Por exemplo, um hospital pode ter todos os seus resultados de patologia em um sistema e todas as informações de cobrança em outro. Pra entender o atendimento geral de um paciente, os pesquisadores precisariam acessar vários sistemas.

3. Particionamento Misto: Esse tipo combina tanto o particionamento horizontal quanto o vertical. Alguns indivíduos podem ter dados em diferentes nós, enquanto outros podem estar presentes em vários nós.

#Desafios da Análise Distribuída

Mesmo que a análise distribuída apresente uma solução, ela traz seus próprios desafios. Os métodos usados na análise de dados em larga escala costumam exigir muitos cálculos em cada nó participante. Cada nó envia estatísticas agregadas pra um centro de coordenação central (CC) pra análise adicional. Esse CC pode também realizar cálculos adicionais com base nas estatísticas recebidas.

Um problema crítico é que as fontes de dados costumam ser bem diferentes em termos de estrutura, tecnologia e significado. Isso leva a dados inconsistentes que podem complicar a análise. Diferentes abordagens foram desenvolvidas pra lidar com essas questões, e pra esse trabalho, assume-se que um desses métodos foi aplicado com sucesso.

#Introduzindo Análise Estatística com Particionamento Horizontal

A análise focada em dados particionados horizontalmente é chamada de Análise Estatística com Particionamento Horizontal (HPSA). Várias metodologias surgiram nesse campo.

Meta-análise e meta-regressão, por exemplo, podem ser vistas como parte da HPSA, já que cada conjunto de dados específico de um nó pode ser tratado como um estudo diferente. Porém, esses métodos costumam depender de estimativas de nível de estudo já estabelecidas, o que pode limitar sua eficácia, especialmente em casos de doenças raras ou tamanhos de amostra pequenos.

#Estado Atual e Desafios

Aumentar a conscientização sobre as abordagens HPSA é importante. Muitos pesquisadores ainda podem achar que juntar dados é a única opção, o que leva a limitações em seu trabalho. Os praticantes muitas vezes querem encontrar modelos que se encaixem em seu contexto específico. É crucial fornecer um mapeamento claro dos métodos HPSA existentes pra que os pesquisadores vejam quais alternativas estão disponíveis pra eles.

Além disso, muitas das metodologias atuais vêm de áreas de pesquisa onde as suposições são bem diferentes das esperadas na pesquisa em saúde. Pra usar esses métodos corretamente, é vital identificar essas suposições subjacentes e adaptá-las aos cenários de saúde.

Os administradores de dados também precisam estar cientes dos requisitos de Compartilhamento de Dados associados a diferentes métodos HPSA. Embora a HPSA evite as complicações de juntar dados, o compartilhamento de informações ainda deve ser aceitável para aqueles que supervisionam os dados. Um entendimento mais claro desses métodos é necessário pra facilitar a tomada de decisões sobre compartilhamento de dados.

#Objetivos da Pesquisa

Os objetivos dessa pesquisa são:

1. Identificar e mapear metodologias atuais que permitam a estimativa de intervalos de confiança e teste de hipóteses a partir de dados particionados horizontalmente.
2. Descrever abordagens adequadas para realizar análises de Modelos Lineares Gerais e identificar suas suposições de distribuição.
3. Adaptar métodos para distribuições de amostragem desiguais e compará-los em termos de necessidades de compartilhamento de informações e complexidade operacional.

#Metodologia de Pesquisa

Pra alcançar o primeiro objetivo, foi realizada uma revisão de escopo pra reunir conceitos chave na área de pesquisa HPSA. Isso envolveu buscas sistemáticas em bancos de dados relevantes, usando palavras-chave específicas pra definir os limites do estudo.

#O Método de Busca em Bola de Neve

A busca começou reunindo artigos iniciais de revistas e anais de conferências notáveis. Isso foi seguido pela análise das referências nos artigos descobertos pra encontrar trabalhos mais relevantes. Cada artigo identificado foi avaliado pra determinar sua relevância em relação à questão de pesquisa.

#Realizando a Revisão de Escopo

A metodologia da revisão de escopo envolveu uma busca minuciosa em grandes bancos de dados bibliográficos, focando em dados distribuídos e inferência estatística. Um critério de inclusão específico foi definido: o artigo deve abordar estatísticas inferenciais relacionadas a dados particionados horizontalmente. Isso garantiu que os artigos selecionados fossem relevantes aos objetivos do estudo.

#Extração e Análise de Dados

Para os artigos que atenderam aos critérios de inclusão, a extração de dados envolveu identificar componentes chave, como os tipos de modelos usados e os métodos de comunicação entre as fontes de dados e o CC.

#Encontrando Abordagens Adequadas

A revisão identificou várias abordagens metodológicas adequadas pra estimar parâmetros a partir de dados particionados horizontalmente dentro da estrutura de modelos lineares gerais (GLM). Porém, muitas abordagens assumem tamanhos de amostra iguais e distribuições de dados idênticas entre os nós, o que pode não ser realista na pesquisa em saúde.

#Adaptando Métodos Existentes

Pra resolver o problema de tamanhos de amostra e distribuições diferentes entre os nós, os métodos precisam ser adaptados. Isso envolve alterar as fórmulas usadas pra garantir que permaneçam relevantes e eficazes.

#Considerações Estatísticas

Em muitas situações estatísticas envolvendo dados particionados horizontalmente, assume-se que os nós têm tamanhos de amostra iguais e que a distribuição dos preditores é a mesma. Na prática, essas suposições muitas vezes não são verdadeiras, especialmente em ambientes de saúde, onde vários fatores entram em jogo.

#Resumo das Descobertas

O primeiro objetivo deste estudo foi mapear metodologias HPSA existentes, o que foi alcançado através de uma revisão de escopo que rendeu numerosos artigos relevantes. A maioria dos métodos focou em configurações de dados massivos, abordando questões de comunicação entre os nós.

O segundo objetivo envolveu identificar abordagens para regressão GLM que poderiam ser aplicadas a dados particionados horizontalmente. Várias abordagens foram descobertas, mas foram limitadas por suas suposições subjacentes.

O terceiro objetivo foi apresentar métodos adaptados para quando os tamanhos de amostra e distribuições variam entre os nós. Uma comparação desses métodos revelou diferenças em sua complexidade operacional e requisitos de comunicação.

#Desafios e Oportunidades Futuras

A pesquisa ilustrou a complexidade envolvida no campo HPSA. A diversidade da literatura e a falta de terminologia padrão dificultam a busca dos pesquisadores por informações relevantes. A maioria dos trabalhos publicados em HPSA tende a focar em previsão e aprendizado, em vez de inferência estatística, o que complica a adaptação desses métodos às necessidades de saúde.

Embora existam métodos, mais trabalho é necessário pra adaptar as metodologias existentes pra lidar com várias distribuições de dados e garantir a confidencialidade. As abordagens atuais que dependem do compartilhamento de estatísticas resumidas podem arriscar comprometer a confidencialidade, especialmente quando os tamanhos de amostra são pequenos.

#Conclusão

Resumindo, à medida que os sistemas de saúde que aprendem crescem, a necessidade de métodos eficientes de análise de dados se torna cada vez mais importante. A análise distribuída oferece uma maneira de enfrentar esses desafios, garantindo que dados de saúde vitais possam ser usados de maneira eficaz sem comprometer a privacidade do paciente. Adaptando métodos existentes para atender às necessidades únicas dos ambientes de saúde, os pesquisadores podem contribuir pra intervenções de saúde mais eficazes e melhorar os resultados dos pacientes.