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Tipo do documento: Dissertação
Título: Modelo de análise de decisão multicritério para a escolha do melhor doador de células tronco hematopoiéticas
Autor: Benevides, Thais Celi Lopes 
Primeiro orientador: Gurjão, Edmar Candeia
Primeiro membro da banca: Galdino, Kátia Elizabete
Segundo membro da banca: Lima, Leocarlos Bezerra da Silva
Resumo: O transplante alogênico de células-tronco hematopoiéticas é empregado no tratamento de doenças hematológicas e não hematológicas, transferindo células tronco de um doador saudável para o paciente. A seleção do doador é uma estratégia essencial para o sucesso do transplante, requer compatibilidade do antígeno leucocitário humano e considera fatores como idade, correspondência entre sexos, tipagem sanguínea e sorologia para citomegalovírus. Esta dissertação propõe integrar duas ferramentas de tecnologia: REDCap (Research Electronic Data Capture) para construção de formulários eletrônicos e o Software DEXi (Decision Expert) para o modelo de análise de decisão multicritério. O objetivo foi responder a uma tomada de decisão complexa, a escolha do melhor doador de células tronco-hematopoiéticas, através do modelo de análise de múltiplos parâmetros qualitativos. Critérios relevantes foram selecionados e formulários REDCap foram construídos para favorecer a construção do modelo e futura coleta de dados. Um modelo DEX baseado em árvore de decisão hierarquizada foi elaborado, com valores inseridos pela autora seguindo regras de decisão e função pré-definidas. A análise envolveu quatro doadores hipotéticos. Os resultados destacaram o doador 1 por sua forte correspondência HLA, do inglês human leukocyte antigen, com o receptor, atribuindo-lhe maior peso hierárquico, indicando-o como preferencial. A metodologia DEX respondeu à pergunta de decisão com resultados gráficos visíveis. O uso promissor da plataforma REDCap e a avaliação positiva do modelo DEXi sugerem ser uma tecnologia próspera na otimização da prática médica em transplantes de células tronco-hematopoiéticas.
Abstract: Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation is used in the treatment of hematological and non-hematological diseases, transferring stem cells from a healthy donor to the patient. Donor selection is an essential strategy for the success of the transplant, requires human leukocyte antigen compatibility and considers factors such as age, sex matching, blood typing and cytomegalovirus serology. This project proposes to integrate two technology tools: REDCap (Research Electronic Data Capture) for electronic forms and DEXi for multi-criteria decision analysis. The objective was to respond to complex decision-making, choosing the best hematopoietic stem cell donor, through the analysis model of multiple qualitative parameters. Relevant criteria were selected and REDCap forms were constructed to facilitate model construction and future data collection. A DEX model based on a hierarchical decision tree was created, with values inserted by the author following pre defined decision rules and function. The analysis involved four hypothetical donors. The results highlighted donor 1 for its strong HLA, human leukocyte antigen, correspondence with the recipient, giving it greater hierarchical weight and indicating it as preferred. The DEX methodology answered the decision question with visible graphical results. The promising use of the REDCap platform and the positive evaluation of the DEXi model suggest that it is a prosperous technology in optimizing medical practice in hematopoietic stem cell transplants.
Palavras-chave: Transplante de células tronco hematopoiéticas
Doador
Software DEXi
Decisão multicritério
Área(s) do CNPq: CIENCIAS DA SAUDE
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual da Paraíba
Sigla da instituição: UEPB
Departamento: Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP
Programa: Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS
Citação: BENEVIDES, Thais. Modelo de análise de decisão multicritério para a escolha do melhor doador de células tronco hematopoiéticas. 2024. 81p. Dissertação (Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2024.
Tipo de acesso: Acesso Embargado
URI: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/5003
Data de defesa: 22-Mar-2024
Aparece nas coleções:PPGCTS - Dissertações

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