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Artigo de método

Monitoramento longitudinal e modelagem preditiva da adesão à medicação em pacientes com AVC isquêmico

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DOI:

10.3791/71636

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11 de agosto de 2026

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1Department of Neurology, West China Hospital, Sichuan University/West China School of Nursing, Sichuan University, 2Department of Respiratory Medicine, West China Hospital, Sichuan University

Neste artigo

Resumo

Esse protocolo descreve a avaliação estruturada por telefone do auto-relato de medicação aos 30, 90 e 180 dias após a alta, e o desenvolvimento interno de um modelo precoce de predição de acompanhamento para sobreviventes de AVC isquêmico. O protocolo separa a ingestão auto-relatada da PDC baseada em farmácia e utiliza preditores demográficos pré-definidos e preditores psicossociais do dia 30.

Resumo

A adesão à medicação é central para a prevenção secundária após AVC isquêmico, mas a adesão auto-relatada pode mudar durante o acompanhamento. Nesse quadro longitudinal de centro único, 210 participantes foram inscritos e 191 completaram a avaliação de 180 dias. O uso de medicação foi avaliado por meio de entrevista telefônica estruturada nos dias 1–30, 31–90 e 91–180, e foi classificado como bom quando a porcentagem composta ponderada por dia de exposição foi de pelo menos 80%. Os APGAR Específicos e Familiares Chineses foram aplicados no dia 30, dia 90 e dia 180. Um modelo logístico de quatro preditores utilizou residência, sexo, BMQ-NCD do dia 30 e APGAR familiar do dia 30, e foi validado internamente com 1.000 reamostras bootstrap. Entre 191 casos completos, a boa adesão foi de 84,3% (IC 95%, 78,3%–89,1%) no dia 30, 77,0% (IC 95%, 70,3%–82,7%) no dia 90 e 72,8% (IC 95%, 65,9%–79,0%) no dia 180. Residência urbana, sexo masculino, QBM-DNC no dia 30 e escore APGAR familiar no dia 30 estiveram associados à adesão ao dia 180. O AUC aparente foi de 0,879 (IC 95%, 0,821–0,928), e o AUC corrigido pelo otimismo foi de 0,867. O protocolo fornece uma estrutura reprodutível para avaliação longitudinal da adesão autorrelatada e um modelo de predição do dia 30 validado internamente. Validação externa e medidas de adesão objetiva são necessárias antes da implementação clínica.

Introdução

O AVC continua sendo uma das principais causas de incapacidade e mortalidade de longo prazo em todo o mundo, exigindo uma definição clínica refinada que considere tanto evidências patológicas quanto de imagem1. Apesar dos avanços nas intervenções agudas, a carga global do AVC continua a aumentar, com o AVC isquêmico representando a grande maioria doscasos 2. Essa tendência é particularmente pronunciada na China, onde a prevalência de fatores de risco vascular atingiu níveis críticos, colocando uma enorme pressão sobre o sistemade saúde 3. Evidências sugerem que sobreviventes de um primeiro AVC enfrentam alto risco de eventos vasculares recorrentes, com estudos comunitários destacando a vulnerabilidade persistente dessapopulação 4. Embora o manejo da fase aguda apresente desafiossignificativos 5, a sobrevivência a longo prazo e a expectativa de vida desses pacientes são predominantemente ditadas pela eficácia das estratégias secundárias de prevenção 6,7.

A base da prevenção secundária envolve o manejo farmacológico rigoroso, incluindo redução da pressão arterial e terapiaantiplaquetária 8,9,10. Diretrizes internacionais da American Heart Association (AHA), da Organização Europeia de AVC (ESO) e das Recomendações Canadenses de Melhores Práticas para AVC enfatizam que a adesão a esses regimes é essencial para prevenir arecidiva 11,12,13,14. No entanto, a utilidade clínica dessas intervenções é frequentemente prejudicada pela má adesão àmedicação 15,16. A adesão à medicação é uma construção multidimensional que inclui tanto a iniciação quanto apersistência 15,17. Dados recentes do registro indicam que maior adesão a medicamentos de prevenção secundária melhora significativamente a sobrevivência e reduz as taxas derecorrência 17,18. Por exemplo, a adesão às estatinas tem sido associada independentemente à redução do riscorecorrente 19.

Apesar desses benefícios, estudos longitudinais observam uma significativa "decadência temporal" nas taxas de adesão durante o primeiro ano após aalta 20. Embora fatores demográficos como diferenças sexuais e status socioeconômico influenciem apersistência 21,22, há um reconhecimento crescente do papel dos fatores psicossociais e cognitivos na formação do comportamento dopaciente 23,24. O Questionário de Crenças sobre Medicamentos (QBM) surgiu como uma ferramenta validada para avaliar a representação cognitiva da medicação por meio do quadro "Necessidade-Preocupações" 25. Análises sistemáticas demonstraram que as pontuações do QM são preditoras robustos da adesão em várias condições crônicas naChina 26. Da mesma forma, o ambiente social, especialmente o funcionamento familiar, desempenha um papel fundamental. O Índice APGAR Familiar fornece uma medida confiável do suporte percebido, o que é fundamental para pacientes que navegam pelas complexidades da vida pós-AVC27,28.

Embora o NIHSS e a Escala de Rankin modificada descrevam gravidade neurológica e desfechofuncional 29,30, eles não medem diretamente crenças sobre medicação ou o funcionamento familiarpercebido 31. Serviços de saúde móvel e baseados no WeChat foram estudados, já que a adesãoapoia 32,33. O protocolo atual, portanto, tem dois objetivos: definir a avaliação da medicação no dia 30, dia 90 e dia 180 usando terminologia consistente, e desenvolver um modelo interpretável de adesão ao dia 180 usando variáveis demográficas e psicossociais pré-definidas coletadas durante o estudo.

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Protocolo

O protocolo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Biomédica do Hospital da China Ocidental da Universidade de Sichuan (Aprovação nº 2021 Revisão (1303); data de aprovação, 8 de novembro de 2021). Todos os procedimentos relatados foram conduzidos de acordo com os requisitos do comitê e o protocolo aprovado. O conjunto de dados analítico completo é fornecido no Arquivo Suplementar 1.

1. Triagem do paciente e inscrição no início do ano

  1. Identifique participantes potenciais a partir dos prontuários de internação do Departamento de Neurologia. Selecione pacientes diagnosticados com AVC isquêmico agudo por meio de ressonância magnética (RM) ou tomografia computadorizada (TC). Registre o número total de indivíduos inicialmente selecionados para estabelecer o conjunto de referência para o diagrama de fluxo dos participantes.
  2. Faça triagem dos pacientes de acordo com os critérios de inclusão pré-especificados. Inclua adultos com AVC isquêmico agudo confirmado por imagem que possam realizar a entrevista por conta própria ou por meio de um representante legalmente autorizado.
  3. Aplique critérios de exclusão. Exclua pacientes com histórico de doença mental grave, comprometimento cognitivo (determinado por registros clínicos) ou expectativa de vida inferior a seis meses. Documente os motivos exatos e os números correspondentes para quaisquer exclusões nesta fase (por exemplo, limitações da expectativa de vida ou recusa em fornecer consentimento).
  4. Antes da inscrição, obtenha consentimento informado por escrito do paciente ou, quando ele não puder fornecer consentimento, de um representante legalmente autorizado, usando o formulário de consentimento informado aprovado pelo comitê. Explique o desenho longitudinal do estudo, as avaliações por telefone e o cronograma de acompanhamento de 180 dias antes da assinatura. Registre a identidade e o papel da pessoa consentidora, a data de consentimento e o membro da equipe do estudo que obteve consentimento.
  5. Colete dados demográficos e clínicos de base em até 48 horas após a admissão. Registre idade, sexo, residência, nível educacional e renda mensal usando um formulário padronizado de relatório de caso.
  6. Na alta, um clínico treinado em AVC administre o NIHSS chinês validado usando seus 11 itens padrão pontuados e faixa total de 0–42222. Registre a pontuação total, o papel do avaliador, o status de treinamento, a data da avaliação e a duração da internação hospitalar.
  7. Administrar o BMQ-Específico Chinês autorizado por meio de uma entrevista estruturada presencial antes da alta e por telefone no dia 30, dia 90 e dia 18025,34.
    NOTA: O instrumento contém cinco itens de Necessidade e cinco itens de Preocupação. Pontuar cada item de 1 (discordar fortemente) a 5 (concordo fortemente) e somar os cinco itens de cada subescala; Os totais de Necessidade e Preocupações, portanto, variam de 5 a 25.
  8. Calcule a diferença necessidade-preocupações (BMQ-NCD) como Necessidade menos Preocupações (intervalo, -20 a 20). Maior necessidade e valores mais altos de BMQ-NCD indicam uma percepção mais forte em relação às preocupações, enquanto um valor de Preocupação maior indica maior apreensão.
    NOTA: Exigir todas as cinco respostas para cada subescala; caso contrário, comodifique essa subescala e o BMQ-NCD como ausentes. Use o BMQ-NCD do dia 30 como preditor contínuo do modelo. Ao mesmo tempo, administrar o APGAR27 da Família Chinesa.
  9. Pontuar Adaptação, Parceria, Crescimento, Afeto e Determinação como 0 (quase nunca), 1 (às vezes) ou 2 (quase sempre), e somar os cinco itens para um total inteiro de 0 a 10; Pontuações mais altas indicam melhor percepção do funcionamento familiar. Se algum item do APGAR da Família estiver faltando, codifique o total como faltando. Registre as versões dos instrumentos, autorização, administrador, respondente, data, respostas aos itens, totais subescalais e escores totais no formulário de relato de caso.

2. Preparação para alta e educação do paciente

  1. Realize uma sessão padronizada de aconselhamento sobre medicação antes da alta. Forneça uma lista escrita de medicamentos secundários de prevenção prescritos, incluindo antiplaquetais, estatinas e antihipertensivos.
  2. Instrua o paciente e seu cuidador principal sobre a importância da adesão à medicação. Demonstre como registrar a ingestão de medicamentos se o paciente pretende usar um comprimido ou diário.
  3. Verifique o número de telefone principal do paciente. Estabeleça uma janela de tempo preferida para futuras ligações de acompanhamento para minimizar a rotatividade e garantir uma alta taxa de resposta.

3. Acompanhamento longitudinal pós-alta (Dia 30, Dia 90 e Dia 180)

  1. Realize a primeira entrevista estruturada por telefone no dia 30 após a alta (janela alvo, mais ou menos 3 dias). Para cada classe de medicamentos de prevenção secundária prescrita nos dias 1 a 30, registre o nome da turma, a frequência diária de dose prescrita, o número de dias expostos e o número auto-relatado de dias de aderência à classe durante os dias 1 a 30.
    1. Registre o respondente (paciente ou cuidador principal responsável pela medicação), data de contato, mudanças no rotina, interrupções temporárias direcionadas pelo médico e motivos para a não conclusão. Na mesma entrevista, administrar o BMQ-Específico e o APGAR Familiar e registrar as pontuações do dia 30
  2. Realize a segunda entrevista no dia 90 (janela alvo, mais ou menos 7 dias). Repita as perguntas específicas de medicação da classe para os dias não sobrepostos do intervalo 31–90 e administre o BMQ e o APGAR Familiar. Não peça ao participante para reconstruir os dias 1 a 30 novamente; manter o recorde do dia 30 como fonte para esse intervalo.
  3. Realize a entrevista final no dia 180 (janela alvo, mais ou menos 7 dias). Repita as perguntas específicas de medicação da classe para o intervalo de dias não sobrepostos de 91 a 180 graus, administre o QM e o APGAR familiar, e registre os 180 mRS diários quando disponíveis.
  4. Use o mesmo formulário estruturado de entrevista e a mesma regra do respondente em todos os três acompanhamentos. Quando um paciente não consegue responder devido a deficiência cognitiva, linguística ou física, utilize o cuidador que gerencia o regime de medicação e registre essa substituição. Não afirme que a verificação de contagem de comprimidos, diário, farmácia ou entrevistador não está registrada nos registros de origem.
  5. Registre consultas ambulatoriais apenas para acompanhamento descritivo. Não inclua nenhuma variável de utilização pós-alta em um modelo de predição destinado a ser usado após a avaliação do dia 30.
  6. Defina a linha de base como a avaliação de internação/alta e avaliações de adesão por horário do calendário (dia 30, dia 90 e dia 180), em vez de T1, T2 e T3. Isso evita o conflito anterior em que o T1 se referia tanto ao ponto de base quanto ao dia 30.

4. Quantificação da adesão auto-relatada à medicação

  1. Não use o termo PDC a menos que a adesão seja derivada de registros de dispensação ou reabastecimento. Trate a terapia antitrombótica (antiplaquetária ou anticoagulante oral, conforme indicado), terapia para redução de lipídios, terapia anti-hipertensiva e terapia para redução da glicose como aulas separadas de prevenção secundária apenas quando prescritas ao participante.
    1. Para cada classe prescrita, defina um dia de aderência à classe como o dia em que todas as doses programadas daquela classe teriam sido tomadas; A omissão de qualquer dose programada torna esse dia de aula não aderente. Descontinuações, substituições e retenções temporárias orientadas pelo médico não são contabilizadas como exposição esperada dias após a data de vigência documentada.
    2. Calcule a porcentagem composta de adesão auto-relatada por intervalos como 100 multiplicada pela soma dos dias de aderência à classe entre as turmas prescritas dividida pela soma dos dias esperados de exposição à classe nessas classes. Esse cálculo ponderado por dias de exposição acomoda diferentes durações de prescrição e é equivalente à média das proporções específicas de classe apenas quando cada classe é prescrita para o mesmo número de dias. Use os dias 1–30 para o valor do dia 30, os dias 31–90 para o valor do dia 90, e os dias 91–180 para o valor do dia 180.
  2. Em cada acompanhamento, classifique boa adesão como uma proporção auto-relatada de dias de aderência de pelo menos 80% e baixa adesão como inferior a 80%. Considerar a falta de avaliações de adesão como falta; Não os classifique na categoria de baixa adesão.

5. Integração de dados, análise longitudinal e modelagem preditiva

  1. Realize a análise reproduzível usando a linguagem de programação Python (versão 3.13.5) com bibliotecas para manipulação de dados, computação numérica, análise estatística e visualização em um sistema operacional Windows de 64 bits. Defina a semente aleatória para 71636, e code valores ausentes como NA. Se a equipe final usar R, substitua essa seção pela versão exata executada do R, versões dos pacotes, funções e script; Não reporte um fluxo de trabalho de software não executado.
  2. Resuma as proporções de boa adesão no dia 30, dia 90 e dia 180 com intervalos de confiança exatos de Clopper-Pearson de 95% em dois lados. Testar a mudança geral pareada na adesão binária com o teste Q de Cochran, seguido pelos testes de McNemar pareados exatos com correção de Bonferroni.
  3. Analise BMQ-NCD e APGAR familiar durante o dia 30, dia 90 e dia 180 entre casos completos usando o teste de Friedman. Quando o teste omnibus for significativo, realize comparações de rank sinalizado de Wilcoxon pareadas com correção de Bonferroni. Relate medianas e intervalos interquartais, além de médias e desvios padrão. Calcular totais individuais de escala a partir das respostas em nível de item antes da análise; Não analise valores interpolados ou suavizados manualmente de questionários.
  4. Defina o resultado do dia 180 como boa adesão = 1 e baixa adesão = 0. Reajuste uma regressão logística multivariável do dia 30 usando quatro preditores pré-especificados: residência (Urbano = 1; Rural = 0), sexo (Masculino = 1; Feminino = 0), BMQ-NCD do dia 30 (contínuo) e escore APGAR familiar do dia 30 (contínuo). Não utilize consultas ambulatoriais de acompanhamento. Evite descrever triagem univariada ou seleção retroativa, a menos que esse procedimento tenha sido realmente executado e documentado em código.
  5. Especifique a equação completa ajustada: logit[P(boa adesão no dia 180)] = -10,3811 + 1,2921 (Urbano) - 1,5215 (Masculino) + 0,5211 (BMQ-NCD) + 0,6887 (APGAR Familiar). Gerar o nomograma diretamente a partir desses coeficientes não arredondados e usar rótulos voltados para o leitor, categorias de referência, intervalos de pontuação e direcionalidade.
  6. Avalie a discriminação com o ROC AUC e um intervalo de confiança percentil-bootstrap de 95%. Avalie o erro geral de previsão com a pontuação Brier e a calibração com um gráfico de calibração e inclinação de calibração. Relate o desempenho aparente separadamente do desempenho corrigido pelo otimismo.
  7. Realize 1.000 reamostras bootstrap bem-sucedidas. Em cada reamostragem, reajuste o modelo completo de quatro preditores e estime o otimismo comparando o desempenho na amostra bootstrap com o desempenho na amostra original. Subtraia otimismo médio do desempenho aparente.

6. Confidencialidade do paciente e segurança dos dados

  1. Certifique-se de que todas as informações identificáveis pelo paciente sejam removidas antes da análise. Armazene o arquivo mestre de ligação em um sistema institucional criptografado e protegido por senha, acessível apenas a profissionais autorizados do estudo.
  2. Atribua um ID alfanumérico único a cada participante na matrícula. Use este ID para todos os formulários de acompanhamento e registros digitais subsequentes.

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Resultados

Implementação do protocolo padronizado e estratificação de coortes

O registro de fluxo de participantes relata que 216 indivíduos foram avaliados, 6 excluídos e 210 foram inscritos. Dezessete foram perdidos antes da avaliação do dia 90, e dois participantes adicionais foram perdidos antes do dia 180, restando 191 casos completos para as análises longitudinais e modeladoras (Figura Suplementar 1). Os 19 não completados foram do...

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Discussão

Este estudo descreve um protocolo telefônico longitudinal padronizado e desenvolve internamente um modelo de predição do dia 30 para a adesão auto-relatada ao medicamento no dia 180 após AVC isquêmico. Três descobertas são centrais. Primeiro, a proporção classificada como tendo boa adesão diminuiu de 84,3% no dia 30 para 77,0% no dia 90 e 72,8% no dia 180. Segundo, as pontuações BMQ-NCD e APGAR familiar também diminuíram em todas as avaliações agendadas. Terceiro, residência urbana, sexo...

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Divulgações

Todos os autores não revelaram conflitos de interesse.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Analysis ScriptStudy AuthorsJoVE_Analysis_Script.py (Uploaded as supplementary material)
Chinese Beliefs about Medicines Questionnaire-Specific (BMQ-Specific)Original: Prof. Robert Horne.
Chinese validation: Jiang S. et al. / Nie B. et al. (as cited in text)		Authorized Chinese Version. Administered via structured interview. Permission obtained from the original developer/copyright holder.
Chinese Family APGAR IndexOriginal: Dr. Gabriel Smilkstein.
Chinese application: Smilkstein G. et al. (as cited in text)		Validated Chinese translation. Version: 5-item scale. Open access/Public domain for clinical research.
Chinese National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS)Original: National Institutes of Health (NIH).
Chinese validation: Lyden P.D. et al. (as cited in text)		Validated Chinese version. 11-item clinical scale (0-42). Open access.
MatplotlibThe Matplotlib development teamVersion 3.10.6. Open source (https://matplotlib.org/)
NumPyThe NumPy communityVersion 2.3.3. Open source (https://numpy.org/)
PythonPython Software FoundationVersion 3.13.5 (64-bit Windows environment). Open source (https://www.python.org/)
pandasThe pandas development team (NumFOCUS)Version 2.3.3. Open source (https://pandas.pydata.org/)
SciPyThe SciPy communityVersion 1.16.2. Open source (https://scipy.org/)

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