Saúde Desvendada

Identificar com precisão distúrbios do neurodesenvolvimento (DND) em crianças através de dados secundários de saúde é um desafio complexo. A heterogeneidade nas definições clínicas e nos sistemas de codificação médica exige uma abordagem cuidadosa na pesquisa e análise desses dados. Uma revisão sistemática recente buscou identificar os algoritmos utilizados para definir DND em estudos que utilizam dados eletrônicos de saúde, revelando nuances importantes para a condução de pesquisas epidemiológicas válidas.

A revisão analisou 156 publicações que implementaram algoritmos para identificar DND. Um número significativo desses estudos focou em transtornos do espectro autista (TEA) e transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH), seja como resultados únicos ou combinados. É crucial ressaltar que apenas uma pequena parcela desses estudos (18) validou os resultados obtidos pelos algoritmos. Essa validação é essencial para garantir a confiabilidade e a precisão das estimativas epidemiológicas.

Os resultados da revisão enfatizam a importância de apresentar os DND como resultados únicos, em vez de agrupá-los em categorias amplas. A pesquisa também demonstrou que algoritmos mais simples, baseados em um único código diagnóstico, podem ser eficazes em países nórdicos, enquanto dados dos EUA exigem algoritmos mais complexos para garantir a precisão. Além disso, a revisão destaca que detalhar e estabelecer o momento da avaliação para cada DND é fundamental para fornecer estimativas epidemiológicas válidas. Essa consideração temporal é crucial para entender a progressão e o impacto dos DND ao longo do tempo. A padronização e validação de algoritmos são, portanto, essenciais para aprimorar a pesquisa e o monitoramento dos distúrbios do neurodesenvolvimento infantil.

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