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Previous issue date: 2016-03-31 / Estimation of blood glucose levels using invasive methods currently is a routine in emergency and ambulatory attendance of public health services, as well as in residential glucose monitoring, in order to prevent glucose levels variation, which may evolve to ophthalmic, renal, vascular and neurological complications. In order to develop a low-cost, socially accessible and non-invasive method to establish blood glucose levels, it was created a linear conversion mathematical model from salivary hidrogenionic potential (pH) values to blood glucose level. After signing the informed consent form and filling out the survey questionnaire to gather personal, clinical and family history data, it was collected a drop of blood from the tip of the right index finger, which was submitted to the glucometer for blood glucose level determination and after that, it was also collected 2 mL of saliva in a 5ml glass Beacker to salivary pH definition with a digital pH meter. Data collection was performed between May and November, 2014, with a sample of 333 cappilary blood glucose (CG) and salivary ph tests from non - diabetic adult volunteers, in fasting state from 2 to 4 hours after last meal, who were randomly selected from medicine and physiotherapy clinics of UNICEUMA. After entering data in EPINFO 2000 program, results were analyzed with Pearson’s correlation coefficient (r) in Bioestat 5.3 Software and presented a value of – 0,7522, showing the existence of a correlation between capillary blood glucose and salivary pH. Then, we defined that variables were related in a mathematical form of a straight line. Thus, we found the coefficient of determination between capillary blood glucose and salivary pH using simple linear regression test: R2 = 0,5658. Regarding alpha level = 0.05, we established a mathematical model: y = a + bx, where a = 9.3286 and b = - 0.0278. So, after calculating blood glucose level from pH (pH = F (Glycemia); we have: CG = (9.3286 - pH)/ 0.0278. The results demonstrated the relation among CG values (mg/dl), corresponding salivary ph and the diagnosis respectively: CG < 70 pH > 7,94 with (Variation (Δ) = 7,784 to 8,096) = Hypoglycemic Risk; CG between 70 and 100 pH 7,94 to 6,69 = Security Gap or normality; CG > 100 pH < 6,69 with (Δ = 6,536 to 6,848) = Hyperglycemic Risk. The proposed mathematical model may allow the definition of a diagnostic kit to estimate blood glucose levels from salivary pH through a non-invasive, low-cost, socially accessible and less traumatic method either in healthy patients or at risk for developing diabetes. / A estimativa dos níveis de açúcar no sangue, por método invasivo, atualmente é rotina no atendimento de emergência e ambulatorial das unidades públicas de saúde, assim como, no controle e monitoramento glicêmico domiciliar, para prevenir variações, que podem evoluir em complicações oftalmológicas, renais, vasculares, neurológicas, entre outras. Com a finalidade de minimizar gastos e disponibilizar um kit de baixo custo, acessível e não invasivo para a determinação de níveis glicêmicos capilares, foi criado um modelo matemático linear de conversão dos valores do potencial Hidrogeniônico (pH) salivar em glicêmico capilar. Após assinatura do Termo de Consentimento livre e Esclarecido (TCLE) e preenchimento do questionário de avaliação contendo dados pessoais, clínico e de histórico familiar do paciente, coletou-se uma gota de sangue da extremidade do indicador direito, a qual foi submetida à glicosímetro para a definição do nível de glicemia, e a seguir, em um recipiente de 5 ml, coletou-se 2 ml de saliva para leitura do pH em phgâmetro digital. A coleta foi realizada entre os meses de maio a novembro de 2014, sendo a amostragem constituída por 333 exames de Glicemia Capilar (GC) e pH do fluido, de voluntários, adultos, não diabéticos, em jejum alimentar de 2 a 4 horas, os quais foram selecionados aleatoriamente, provenientes da demanda da clínica médica e de fisioterapia do UNICEUMA. Os resultados após tabulados no banco do programa EPINFO 2000 e, analisados com auxílio do Software Bioestat 5.3 a partir da aplicação do teste de correlação de Pearson apresentaram o valor de r (coeficiente de correlação) igual a – 0,7522, admitindo-se a existência de correlação entre GC e o pH salivar. Em seguida, definiu-se a forma matemática em que as variáveis estão relacionadas, nesse caso, uma reta. Desta forma, a partir da aplicação do teste de regressão linear simples obteve-se o coeficiente de determinação ou explicação da correlação entre GC e pH da saliva: R2 = 0,5658. Considerando-se o nível de decisão alfa = 0.05, estabeleceu-se um modelo matemático: y = a + bx, sendo a = 9,3286 e b = - 0,0278. Logo, calculando glicemia a partir do pH (pH = F(Glicemia); temos: GC = (pH - 9,3286)/ - 0,0278. Os resultados demonstraram a relação entre valores de GC (mg/dl), seu correspondente no pH da saliva e o diagnóstico, respectivamente: GC < 70 pH > 7,94 com (Variação (Δ) = 7,784 a 8,096) = Risco Hipoglicêmico; GC Entre 70 e 100 pH 7,94 a 6,69 = Faixa de Segurança ou normalidade; GC > 100 pH < 6,69 com (Δ = 6,536 a 6,848) = Risco Hiperglicêmico. O modelo matemático proposto pode ser utilizado para a definição de um kit de diagnóstico na estimativa dos níveis glicêmicos, a partir do pH salivar por método não invasivo, de baixo custo, socialmente acessível, com menos trauma em pacientes adultos hígidos ou com risco de desenvolver a diabetes
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1606 |
| Date | 31 March 2016 |
| Creators | Sauaia, Bismarck Ascar |
| Contributors | Silva, Ana Lúcia Abreu |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOTECNOLOGIA - RENORBIO/CCBS, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE SAÚDE PÚBLICA/CCBS |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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