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O Brasil apresenta um cenário de identificação tardia da Hanseníase na maioria dos estados, levando mais de um ano após o aparecimento dos sintomas e o reconhecimento do diagnóstico. O baixo nível de esclarecimento da população em relação a doença, somados às dificuldades dos profissionais da saúde da atenção básica em reconhecer o diagnóstico da doença em suas manifestações mais sutis, possibilitam a manutenção dessa cadeia epidemiológica. Assim, foi desenvolvido um trabalho de treinamento e busca ativa da hanseníase em parceria com a Fundação de Apoio ao Ensino, Pesquisa e Assistência do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo – FAEPA. Os treinamentos iniciaram em Agosto de 2023 com os Agentes Comunitários de Saúde, Enfermeiros, Médicos e demais profissionais da rede de atenção básica e ainda permanece, por meio de encontros de matriciamento a cada 3 meses.
O objetivo foi avaliar a eficiência dos treinamentos e da utilização das ferramentas diagnósticas de Questionário de Suspensão Hanseníase (QSH), PCR-RLEP de raspados dérmicos coletados em papel filtro, sorologias IgM-PGL-I e IgA/IgM/IgG anti-Mce1A isoladas e/ou associadamente para o diagnóstico da hanseníase e Programa de Inteligência Artificial – Machine Learning for Leprosy Suspicion Questionnaire Screening (MaLeSQs) utilizando a “biblioteca Pandas na linguagem phyton”, desenvolvido pelo CRNDSHansen-HCFMRP-USP.
Foram realizados treinamentos teórico e prático com hansenologista de 82 funcionários da saúde do município de Tambaú, SP. Em seguida, o QSH foi aplicado em 95% da população cadastrada utilizando o sistema HForms, um WebApp com funcionamento online e offline construído utilizando o framework CodeIgniter para facilitar armazenamento e análise de dados. Coletas de sangue para realização de Sorologia (IgM anti-PGL-I, IgM, IgG e IgA anti-Mce1A) e a coleta dos raspados dérmicos para realização do PCR foram encaminhadas para o Laboratório de Cicatrização & Hanseníase da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto – Universidade de São Paulo.
Em 10 meses, o QSH foi aplicado pelos agentes comunitários de saúde a 15.571 participantes, e suas respostas foram aplicadas ao Programa de Inteligência Artificial, que classificou 12.584 (84,7%) QSH como negativos e 2.269 (15,3%) QSH positivos. Dentre os positivos, médicos e enfermeiros treinados avaliaram 663 indivíduos selecionados pelo MaLeSQs e sob supervisão matriciada pelo especialista foram diagnosticados 30 casos novos, todos classificados como Hanseníase Dimorfa – Multibacilar, uma taxa de detecção de casos novos (TDCN) dentre os MaLeSQs positivos de 8,9%, enquanto 0,2% dentre os indivíduos abordados pelo QSH no geral. Neste período foram realizados um total de 2.775 exames. O IgM anti-PGL-I foi positivo em 11 amostras, o IgA anti-Mce1A foi positivo em 149 amostras, o IgG anti-Mce1A positivo em 60 e o IgM anti-Mce1A 23 positivo. O Grau II de incapacidade foi observado em 2 (6,7%) pacientes, o Grau I em 16 (53,3%) e o Grau zero em 12 (40%).
Concluímos que em um município de baixa endemia com prevalência em torno de 0,5/10.000 habitantes na última década, após treinamento e busca ativa, produziu-se conhecimento às equipes de saúde e à população, que aprenderam o autoexame por meio do QSH, associadas as tecnologias Hfmors, e o MaLeSQs que aumentou significativamente a TDCN no município, elevando a prevalência da doença para 13,9/10 mil habitantes, um cenário de muito alta endemia, descortinando a real endemia oculta de hanseníase, com casos definidos pela avaliação clínica dermatoneurológica da atenção básica e matriciada pelo especialista, já apresentando grau de incapacidade em 60% dos pacientes. O trabalho produziu conhecimentos com grandes contribuições científicas. Os produtos deste, incluem estratégias, educação, treinamento, orientações, conhecimento científico e principalmente o resultado, que pode ser transferido a usuários e setores interessados. Além disso, a ação envolveu equipe multiprofissional com geração de recursos humanos altamente qualificados.
Hanseníase, Treinamento, Busca-Ativa
CLÁUDIA MARIA LINCOLN SILVA, SAMIRA COSTA DE FARIA BAGATTA, GUSTAVO SARTORI ALBERTINO, LUANA MICHELLY APARECIDA COSTA DOS SANTOS, MATEUS MENDONÇA RAMOS SIMÕES, FILIPE ROCHA LIMA, NATÁLIA APARECIDA DE PAULA, MARCO ANDREY CIPRIANI FRADE