Modelos multi-estado na determinação dos graus de cronicidade em função da adesão de pacientes infectados pelo HIV

Raquel de Vasconcellos C. de Oliveira (ESNP/Fiocruz)

Com o uso de medicamentos antirretrovirais, a AIDS passa a se apresentar como uma doença crônica, que caracteriza-se por múltiplos estágios progressivos. Apesar da terapia HAART melhorar o estado virológico e imunológico dos pacientes, sua eficácia depende da adesão do paciente. Para abordar o problema, tem sido proposta a utilização da classe de modelos multi-estado com cadeias de Markov. Portanto, tem-se por objetivo determinar a aplicabilidade desses modelos na estimação de fatores associados à adesão na predição do grau de cronicidade de pacientes HIV. Foi analisada uma coorte de pacientes HIV soropositivos em terapia HAART num centro de referência em doenças infecciosas no Rio de Janeiro - Brasil nos anos de 2006 a 2008. A progressão da doença foi medida por quatro estados, determinados por um marcador imunológico e pela ocorrência de óbito. Foram empregados modelos multi-estado com cadeias de Markov não-ocultas e ocultas, com estimação por máxima verossimilhança. Os negros possuem maior risco de progressão do estado intermediário para o mais avançado (HR=4.35) se comparados aos brancos, o esquema composto só por ITRNN permite a melhora do estado mais avançado para o estado intermediário (HR=2.92), menores níveis de adesão aumentam o risco de progressão para o estado mais avançado em 2.82 vezes. Embora o estado conjugal não apresente significância, sugere-se que pacientes sem união formal ou consensual têm maior risco de progredir do estado 1 para o estado 2 (HR=3.19). Na aproximação do verdadeiro estado de gravidade da doença pelo estado observado no CD4, os erros de classificação mostraram que somente 69.1\% foram classificados corretamente no estado 2, por outro lado, cerca de 95\% dos estados 1 e 3 foram classificados corretamente. Assim sendo, informações simples como estado conjugal, cor/raça do paciente, tipo de esquema HAART e adesão ao tratamento poderiam predizer diferentes riscos de progressão em pacientes com diagnóstico de AIDS.