Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / Embora seja benigna, a leishmaniose tegumentar pode levar a quadros clínicos mais graves quando não tratada, com o acometimento das mucosas naso-buco-faríngeas e conseqüências psicológicas, sociais e econômicas sérias para esses indivíduos e suas famílias. Ressalta-se a necessidade de se buscar conhecer os fatores que levam pessoas a abandonarem o tratamento disponibilizado gratuitamente pelo Ministério da Saúde, assim como questionar sobre os possíveis fatores associados aos óbitos atribuídos a LT. Objetivo geral: analisar os fatores associados aos desfechos desfavoráveis do tratamento (abandono e óbito) por leishmaniose tegumentar na Região Sudeste, no período de 2002 a 2006. Material e método: O presente estudo é analítico de abordagem quantitativa, utilizou como fonte de dados as bases contendo os casos de leishmaniose tegumentar do Sistema de Informação de Agravos Notificáveis (SINAN).Foram incluídas as variáveis com um mínimo de 70 por cento de preenchimento. O processo de análise seguiu os seguintes passos: consolidação dos dados, descrição das variáveis, análise dos fatores associados aos desfechos desfavoráveis utilizando a regressão logística múltipla e as redes neurais artificiais e por fim a comparação entre essas duas ferramentas de análise. Resultados: Utilizando a regressão logística múltipla, foram associadas ao abandono do tratamento da leishmaniose tegumentar de acordo com a forma clínica: cutânea - deslocamento, raça negra e recidiva; mucosa - deslocamento do paciente em busca de tratamento e pacientes que moram em cidades com grandes populações, tendo sido identificada uma interação entre essas duas variáveis. Quanto aos óbitos atribuídos a LT, o modelo não se apresentou bem ajustado aos dados quando a idade acima dos 50 anos foi incluída, com isso foram associados: sexo e população pequena. A idade acima de 50 anos foi a única variável relacionada aos óbitos dos pacientes com LT que apresentaram lesões mucosas, mas o modelo não se mostrou bem ajustado. O modelo final com as Redes Neurais Artificiais adicionou as seguintes variáveis ao modelo de regressão logística: 1- abandono do tratamento da LT para aforma clínica: cutânea - municípios com população grande; mucosa - superdosagem e etnia negra. Quanto aos óbitos atribuídos a LT adicionou-se: forma cutânea - idade acima de 50 anos; forma mucosa - superdosagem, etnias indígenas e negra e escolaridade. Comparando os modelos, ambos mostram bom desempenho para praticamente todos os desfechos. Discussão e considerações finais: Os fatores encontrados para o abandono do tratamento e dos óbitos mostram nitidamente a presença das questões socioeconômicas, outras variáveis que não foram incluídas por falta de preenchimento adequado (como exemplo a ocupação dos pacientes) podem corroborar essa conclusão. Os modelos finais da regressão logística e das redes neurais mostraram bom desempenho (percentual de acerto acima de 90 por cento), variando a inclusão de algumas variáveis / indicadores. Este estudo indica a confecção de um programa (software) simples que possa ser utilizado pelas vigilâncias epidemiológicas para predizer os pacientes com maiores chances de abandonar o tratamento da LT. Os modelos para os óbitos precisam ser revistos, com a inclusão de novas variáveis na ficha de investigação e a melhoria do preenchimento. / Although usually not severe, cutaneous leishmaniasis (LT) can lead to more serious clinical pictures when it is not treated. The most common complications are mucocutaneous lesions in noses, mouth and pharynx causing serious psychological, social and economic consequences for the individuals and their families. It is necessary to study the factors that lead people to abandon the treatment, given for free Ministry of Health, as well as question about possible factors related to deaths due to LT. General Objective: analyze factors related to treatment unfavorable outcomes (abandonment and death) by cutaneous leishmaniasis on Southeast Region, from 2002 through 2006. Material and Method: The current study is a quantitative analytic approach, using data bases of cutaneous leishmaniasis from SINAN (Sistema de Informação de Agravos Notifiáveis) as data source. Cases with consistent filling of the selected variables were included. The process of analysis followed the given steps: data consolidation, variables description, analysis of the factors related to unfavorable outcomes using multiple logistic regression and artificial neural networks and finally comparison of both analytical tools. Results: Using multiple logistic regression, the clinical form was related to abandonment of cutaneous leishmaniasis treatment: cutaneous – displacement, black race and recurrence; mucosal – patient displacement searching treatment and patients living in huge population cities, with interaction been indentified between these two variables. As for the deaths assigned to LT, the model did not appear well adjusted to the data when the age above 50 years was included, therefore, were associated: gender and small population. Age was the only variable related to deaths of patients with LT that showed mucosal lesions, but the model was not significant. The final model with the Artificial Neural Networks added the following variables to the logistic regression model: 1 - abandonment of the treatment of LT for clinical forms: cutaneous - cities with large populations; mucosal - overdose and black ethnicity. As for deaths attributed to LT, added: cutaneous form - age over 50 years; mucosal form - overdose, black and indigenous ethnicity and education. Comparing the models, both show good performance for almost all outcomes. Discussion and final considerations: The factors found for the abandonment of treatment and deaths show the presence of socioeconomic issues. Other variables that were not included for lack adequate filling (for example the occupation of the patients) could corroborate for this conclusion. The final logistic regression models and neural networks showed good performance (percentage of accuracy above 90%), varying the inclusion of some variables / indicators. This study shows the preparation of a simple program (software) that can be used by the epidemiological surveillance to predict patients more likely to leave the treatment of LT. The models for the deaths need to be reviewed, with the inclusion of new variables in the research form and improvement of fulfillment.