Luiz Fernando Sposito Ribeiro Baltazar

Autor correspondente: LUIZ FERNANDO SPOSITO RIBEIRO BALTAZAR - luizfernandosposito@egresso.ufg.br Introdução O câncer colorretal (CCR) é a terceira neoplasia mais comum no Brasil, com mais de 45.000 novos casos anuais. A cirurgia representa a principal abordagem curativa, porém barreiras socioeconômicas e geográficas podem limitar o acesso ao tratamento cirúrgico. Técnicas de machine learning (ML) podem auxiliar na identificação de padrões complexos que influenciam a indicação cirúrgica, otimizando recursos e personalizando tratamentos. Objetivo Desenvolver e validar um modelo de machine learning para predizer intervenção cirúrgica em pacientes com câncer colorretal no Estado de São Paulo, Brasil, utilizando dados clínicos e sociodemográficos como preditores. Método Análise longitudinal de casos de CCR diagnosticados entre 2000 e 2023, a partir do banco de dados da Fundação Oncocentro de São Paulo (FOSP). Foram avaliados seis algoritmos (Random Forest, Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost, Regressão Logística e Árvores de Decisão), utilizando 29 variáveis preditoras, incluindo fatores clínicos, demográficos e socioeconômicos. Os dados foram divididos em conjuntos de treinamento (70%) e teste (30%), com pré-processamento incluindo normalização, codificação one-hot e balanceamento de classes. O desempenho foi avaliado por AUC-ROC, acurácia, precisão, recall, F1-score e especificidade. A interpretação das variáveis utilizou SHAP (Shapley Additive Explanations). Resultados O conjunto de dados incluiu 72.038 participantes, sendo 17.852 não submetidos a cirurgia e 54.186 operados. O modelo Random Forest obteve o melhor desempenho, com AUC de 0,94, acurácia de 0,82 e F1-score de 0,87. Os principais preditores incluíram fatores relacionados ao tratamento (tempo entre diagnóstico e tratamento), estadiamento tumoral, idade e indicadores socioeconômicos (índice de desenvolvimento humano municipal). A acessibilidade geográfica, como tempo de deslocamento até unidades de saúde, também influenciou significativamente as predições. Conclusão Este estudo demonstra o potencial de modelos de machine learning, particularmente Random Forest, para predizer intervenção cirúrgica em pacientes com CCR, integrando dados clínicos e sociodemográficos. Os resultados destacam a importância de abordar barreiras socioeconômicas e geográficas para melhorar o acesso ao tratamento cirúrgico, fornecendo uma base para políticas de saúde mais equitativas e cuidados personalizados. Article published online: 26 May 2026 © 2026. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Thieme Revinter Publicações Ltda. Rua Rego Freitas, 175, loja 1, República, São Paulo, SP, CEP 01220-010, Brazil

Autor correspondente: LUIZ FERNANDO SPOSITO RIBEIRO BALTAZAR - luizfernandosposito@egresso.ufg.br Introdução A polipose adenomatosa familiar é uma condição hereditária que predispõe indivíduos ao câncer colorretal. Intervenções farmacológicas estão sendo exploradas com o objetivo de reduzir a carga de pólipos e retardar a progressão da doença. Objetivo Avaliar a eficácia e a segurança de terapias farmacológicas na redução do número de pólipos, da carga polipoide e do tamanho dos pólipos em indivíduos com polipose adenomatosa familiar. Método Foi realizada uma revisão sistemática e meta-análise com base em uma busca nas bases de dados PubMed, Embase, Web of Science e Cochrane Central. Foram incluídos estudos longitudinais que avaliaram os efeitos de intervenções farmacológicas sobre o número de pólipos, a carga polipoide (redução volumétrica total) e o tamanho médio dos pólipos. Também foram analisados dados relacionados a eventos adversos. Diversos agentes farmacológicos foram avaliados, com foco em seu impacto sobre os desfechos mencionados. Resultados Dezoito estudos (1.008 pacientes) preencheram os critérios de inclusão. A média de idade dos participantes foi de 15,1 anos (± 22,3), com tempo médio de seguimento de 15 meses (± 16). Entre os estudos, 61,1% focaram em pólipos colorretais, 16,7% em pólipos retais e 27,8% em pólipos duodenais. As intervenções farmacológicas reduziram significativamente a carga polipoide (MD: -1,03; IC 95%: -1,91 a -0,16), especialmente com inibidores não seletivos da ciclooxigenase (MD: -1,86; IC 95%: -3,69 a -0,03) e metformina (MD: -1,06; IC 95%: -1,86 a -0,27). Observou-se também uma redução significativa no número de pólipos (MD: -0,56; IC 95%: -1,01 a -0,12) e no tamanho dos pólipos (MD: -0,26; IC 95%: -0,48 a -0,04). Os eventos adversos foram geralmente baixos e comparáveis ao placebo (RD: -0,03; IC 95%: -0,15 a 0,10). Conclusão As intervenções farmacológicas estão associadas à redução do número, da carga e do tamanho dos pólipos, com perfil de segurança favorável. No entanto, a heterogeneidade nos desenhos dos estudos e nos tempos de seguimento pode limitar a generalização dos resultados. Article published online: 26 May 2026 © 2026. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Thieme Revinter Publicações Ltda. Rua Rego Freitas, 175, loja 1, República, São Paulo, SP, CEP 01220-010, Brazil

Autor correspondente: LUIZ FERNANDO SPOSITO RIBEIRO BALTAZAR - luizfernandosposito@egresso.ufg.br Introdução A apendicite aguda é uma das principais emergências cirúrgicas em crianças. Embora fatores clínicos orientem o prognóstico, os determinantes sociais da saúde (DSS) também podem influenciar os desfechos. Incorporar esses fatores pode melhorar a predição de risco e promover equidade no tratamento. Objetivo Avaliar o impacto dos DSS na apendicite em populações pediátricas. Método Esta revisão sistemática foi conduzida conforme as diretrizes PRISMA. Foram incluídos estudos com populações pediátricas com apendicite que avaliaram determinantes sociais da saúde e desfechos relacionados à apendicectomia. O desfecho primário foi apendicite complicada ou perfurada; a análise secundária considerou o acesso à laparoscopia. A análise estatística foi realizada por meio de diferenças absolutas de risco (RD) com intervalos de confiança de 95%, utilizando modelo de efeitos aleatórios. Resultados Quarenta e três estudos preencheram os critérios de elegibilidade. A maioria dos pacientes era do sexo masculino (55-64%), com idade média entre 10 e 12 anos. A taxa de apendicite complicada variou de 3,3% a 46,9%. Indivíduos negros (RD: 0,00; IC 95%: -0,11 a 0,11) e hispânicos (RD: 0,02; IC 95%: -0,05 a 0,09) não diferiram significativamente dos brancos quanto à taxa de apendicite complicada, ao passo que asiáticos apresentaram risco aumentado (RD: 0,05; IC 95%: 0,02 a 0,08). Não houve diferenças raciais significativas no acesso à laparoscopia. As taxas de apendicite complicada foram semelhantes entre os sexos (RD: -0,00; IC 95%: -0,01 a 0,00), porém meninas apresentaram maior chance de serem operadas por laparoscopia (RD: 0,03; IC 95%: 0,01 a 0,05). Pacientes atendidos em hospitais públicos apresentaram maior taxa de apendicite complicada que os de hospitais privados (RD: 0,07; IC 95%: 0,04 a 0,09). Hospitais gerais tiveram taxas menores que hospitais pediátricos ou universitários (RD: -0,06; IC 95%: -0,12 a -0,00). Não houve diferença significativa entre áreas rurais e urbanas (RD: -0,01; IC 95%: -0,03 a 0,01). Baixo nível educacional não se associou a risco elevado (RD: 0,02; IC 95%: -0,00 a 0,04), mas baixo status socioeconômico esteve relacionado a maior risco de complicações (RD: 0,02; IC 95%: 0,00 a 0,04). Conclusão Determinantes sociais da saúde impactam os desfechos da apendicite pediátrica e devem ser considerados em estratégias para promover equidade no cuidado. Article published online: 26 May 2026 © 2026. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Thieme Revinter Publicações Ltda. Rua Rego Freitas, 175, loja 1, República, São Paulo, SP, CEP 01220-010, Brazil

A idade avançada está diretamente associada a piores desfechos cirúrgicos, tornando necessária a identificação de ferramentas clínicas que ajudem na estratificação de risco em pacientes idosos. Esta revisão integrativa teve como objetivo analisar a aplicabilidade e a precisão dos escores clínicos Clinical Frailty Scale (CFS) e Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) na predição de desfechos cirúrgicos negativos, como mortalidade, complicações, tempo de internação, reinternações e perda funcional. Foram selecionados cinco estudos a partir de bases de dados internacionais, com inclusão de revisões sistemáticas, uma revisão de escopo e um estudo observacional misto. Os achados apontam a CFS como um preditor robusto e versátil de fragilidade, associando-se a diversos desfechos clínicos adversos. Já a CGA apresentou limitações de padronização e aplicabilidade clínica, dificultando sua efetividade em larga escala. Além disso, novas abordagens com uso de inteligência artificial demonstraram alto potencial para automatizar a triagem de pacientes frágeis com base em dados clínicos rotineiros. A padronização da CFS, integrada a tecnologias preditivas, pode otimizar a avaliação pré-operatória e favorecer condutas cirúrgicas mais seguras e personalizadas para pacientes idosos.

Background: Barrett’s esophagus (BE) is described by the transformation of the normal squamous epithelium into metaplastic columnar epithelium, driven by chronic gastroesophageal reflux disease (GERD). BE is a recognized premalignant condition and the main precursor to esophageal adenocarcinoma (EAC). Understanding the molecular mechanisms underlying BE carcinogenesis is crucial for improving prevention, surveillance, and treatment strategies. Methods: This narrative review examines the molecular abnormalities associated with the progression of BE to EAC. Results: This study highlights inflammatory, genetic, epigenetic, and chromosomal alterations, emphasizing key pathways and biomarkers. BE progression follows a multistep process involving dysplasia and genetic alterations such as TP53 and CDKN2A (p16) mutations, chromosomal instability, and dysregulation of pathways like PI3K/AKT/mTOR. Epigenetic alterations, including aberrant microRNA expression or DNA methylation, further contribute to this progression. These molecular changes are stage-specific, with some alterations occurring early in BE during the transition to high-grade dysplasia or EAC. Innovations in chemoprevention, such as combining proton pump inhibitors and aspirin, and the potential of antireflux surgery to halt disease progression are promising. Incorporating molecular biomarkers into surveillance strategies and advancing precision medicine may enable earlier detection and personalized treatments. Conclusions: BE is the primary preneoplastic condition for EAC. A deeper understanding of its molecular transformation can enhance surveillance protocols, optimize the management of gastroesophageal reflux inflammation, and refine prevention and therapeutic strategies, ultimately contributing to a reduction in the global burden of EAC.