REPOSITÓRIO P.PORTO
Repositório Científico do Politécnico do Porto
Entradas recentes
Design and implementation of an R-Based Infrastructure for an improved flow of data across the VICT3R Project
Publication . Ribeiro, Mariana Louro; Vaas, Lea; Faria, Brígida Mónica
Toxicology studies in pharmaceutical drug discovery are a critical component of evaluating the safety profile of a new drug candidate. These studies aim to identify potential adverse effects of a compound on biological systems, ensuring that the drug is safe for clinical trials. When conducting animal experiments, ethical aspects are of special importance. The concept of Virtual Control Groups (VCGs) refers to the use of historical data as a substitute or complement to the conventional control groups, reducing the number of animals and saving time, costs and other resources. The VICT3R project is a public-private partnership funded by the European Innovative Health Initiative that provides methodology and infrastructure to enable the reduction of the number of animals used in safety testing by creating VCGs by creating a database containing historical control data from toxicology studies. This dissertation aims to support the VICT3R project by developing a Pipeline and an R package that facilitate the quality checking, validation and retrieval of standardized toxicology data. Once collected from the donor companies, the quality of the data can be assessed by the SEND Data Quality Control Pipeline wrapped into a graphical user interface of a shiny app, and then cleaned and stored in the VICT3R database. Retrieval from the database for creation of the VCGs is facilitated by the here developed R package. The evaluation of the tools was performed by the development of unit tests, run time analysis and user satisfaction forms. The run time evaluation indicates that these tools execution times were mainly influenced by their inputs, while still revealing good scalability of the SEND Data Quality Control Pipeline and their overall low run times for the
tested real-world case scenarios. Ultimately, the user feedback highlights the good usability of both the Pipeline and the R package. The user interface of the Pipeline was rated as “Excellent” by one third of the participants and as “Good” by 50%, while considering the R package, 84% found its functions easy to use. These results emphasize the tools valued contribution to the VICT3R project.
Applied cancer epidemiology: Survival analysis and occupational risk assessment
Publication . Coutinho, Carolina Silva; Bento, Maria José; Alves, Sandra Maria
Cancer epidemiology is dedicated to investigating the factors that influence the occurrence, progression, and outcomes of oncological diseases. This report presents two projects developed during an internship at the Epidemiology Service of IPO-Porto, with the aim of contributing to the advancement of knowledge in this field. The first project focused on the development of a computational tool, implemented in R, designed to automate the generation of regional (Northern Region) and national cancer survival reports. These reports are based on user-provided databases and include estimates of observed survival, net survival, age-standardized net survival, and log-rank tests for comparing net survival by sex, age group, and region. The goal was to facilitate the systematic production and dissemination of this information, promoting its regular use.
The second project consisted of a study on occupational cancer in Portugal. In the absence of individual-level occupational exposure data, a population-based approach was adopted to provide preliminary insights into the association between occupation and cancer risk across Portuguese municipalities. As a result, the first national cancer survival report in Portugal was produced, and essential insights into occupational cancer risk were generated through an innovative approach adapted to the limitations of the available data.
Understanding the clinical research lifecycle: An internship experience with application to a rare disease study
Publication . Machado, Raquel Oliveira; Santos, Janete; Alves, Sandra Maria
Clinical research is critical in advancing medical knowledge and improving patient care. This reports refers to the activities carried out during the internship at the Clinical Research Support Unit of the Faculty of Medicine of the University of Porto. The internship involved several stages of clinical study management: study registration, collection and organization of clinical data, and creation of case report forms. The F-CHECK study, a multicentre observational study, whose objective was to evaluate the prevalence and clinical characteristics of Fabry diseaase (FD) in the Portuguese population with idiopathic cardiomyopathies, was one of the main projects where activities were carried out. Fourteen patients (3,4%) with FD were reported from 409 participants. Non-parametric statistical tests were used with na α=0.05, along with Effect size measures. FD patients showed significant differences compared to non-FD, mainly in the hypertrophic group: prolonaged QRS (Ƿ=0.029), right bundle branch block (Ƿ˂0.001), fascicular block (Ƿ=0.033), and inferolateral fibrosis (Ƿ˂0.001). These results highlight the importance of systematic screening for FD among Portuguese patients with idiophatic cardiomyopathies, extending beyond the classic hypertrophic presentations. The internship conributed to the consolidation of competencies in clinical research and data analyis, strengthening preparation for future academic and professionals challenges.
Comparação da precisão em templates 2D e 3D na artroplastia total do joelho
Publication . Viana, Tânia Nunes; Faria, Brígida Mónica
A artroplastia total do joelho (ATJ) consiste na substituição dos componentes danificados da articulação por próteses inorgânicas, constituídas por bases metálicas e polietileno. Essa intervenção é comumente realizada em casos de osteoartrite grave, lesões articulares significativas ou outras condições médicas que causem danos irreversíveis à articulação do joelho. Os avanços na tecnologia tais como o templating digital (TD) têm contribuído para a eficiência e segurança desse procedimento, tornando-o uma opção valiosa para muitos doentes que enfrentam problemas significativos nas articulações do joelho. A TD é uma técnica de planeamento pré-operatório que recorre a imagens radiográficas digitais, geralmente em formato DICOM, em conjunto com software específicos para simular virtualmente o posicionamento e o dimensionamento das próteses. Esta abordagem permite ao cirurgião visualizar e planear a intervenção com maior precisão, ajustando os parâmetros de acordo com a anatomia individual de cada doente. Os objetivos do TD são: melhorar o planeamento pré-operatório para reduzir erros intra-operatórios relacionados com dimensionamento, alinhamento e encaixe dos implantes e proporcionar uma redução de custos. No entanto, a precisão na escolha dos implantes desempenha um papel fundamental no sucesso desta intervenção. O objetivo deste estudo é avaliar a precisão dos modelos tridimensionais (3D) em comparação com os modelos bidimensionais (2D) no âmbito da cirurgia de ATJ. Ao utilizar modelos de próteses disponíveis no software PeekMed® para o planeamento cirúrgico em doentes submetidos a ATJ, este estudo avaliou a precisão dos métodos de planeamento 2D (em incidências anteroposterior e lateral) e do planeamento 3D derivado de imagens 2D. Os resultados demonstraram que o planeamento 2D anteroposterior foi o mais fiável na previsão do tamanho dos implantes, tanto tibiais como femorais, apresentando os menores valores de erro e os limites de concordância mais estreitos. Em contraste, o planeamento 2D lateral e o planeamento 3D evidenciaram uma tendência sistemática para a sobrestimação, associada a uma maior variabilidade, especialmente no caso do componente femoral no método 3D, onde os erros (MAE e RMSE) foram significativamente mais elevados. Embora outros estudos indiquem vantagens do planeamento 3D, sobretudo com modelos obtidos por tomografia computorizada, os resultados deste trabalho não confirmaram essa superioridade. Esta discrepância pode dever-se às limitações tecnológicas da conversão de imagens 2D em modelos 3D, ainda em desenvolvimento, que podem introduzir erros de calibração e reconstrução. Assim, a análise reforça a fiabilidade atual do planeamento 2D e evidencia a necessidade de otimizar os algoritmos 3D para que este método atinja todo o seu potencial na prática cirúrgica.
Otimização do planeamento cirúrgico através da previsão do tempo de ocupação da sala operatória
Publication . Malheiro, Soraia Filipa Pereira; Faria, Brígida Mónica; Dias, Celeste
A previsão precisa do tempo de ocupação da sala operatória é fundamental para a eficiência hospitalar, uma vez que os blocos operatórios representam uma das áreas mais críticas e financeiramente exigentes do sistema de saúde. Uma estimativa inadequada pode resultar em atrasos, cancelamentos, aumento das listas de espera e de custos, bem como a sobrecarga das equipas e insatisfação dos doentes. Por outro lado, uma previsão mais fiável permite otimizar a gestão a alocação dos recursos humanos e materiais, reduzir desperdícios, melhorar a gestão dos horários e aumentar a produtividade global do bloco operatórios. Neste contexto, a utilização de métodos ba-seados em machine learning surge como uma oportunidade para apoiar as equipas no planeamento, ao permitir integrar múltiplas variáveis clínicas e organizacionais que influenciam a duração da cirurgia, superando as limita-ções das estimativas tradicionais que têm por base essencialmente a experiência clínica. Este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo preditivo baseado em machine learning para estimar a duração da ocupação da sala operatória, utilizando variáveis clínicas e organizacionais disponíveis no momento do agendamento. Foram avaliados dois algoritmos, Random Forest e LightGBM, aplicados a um conjunto de dados de 1246 episó-dios cirúrgicos realizados na Unidade Local de Saúde de São João entre janeiro de 2023 e dezembro de 2024. A análise considerou diferentes cenários: inclusão e exclusão de outliers e presença/ausência da variável Tempo Previsto em dois níveis de abordagem: modelo global e modelo específico por especialidade. O desempenho dos modelos foi avaliado através de validação cruzada k-fold (k=5), reportando-se o erro médio absoluto (MAE), a raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o coeficiente de determinação (R2) como média ± desvio padrão. Os resultados evidenciaram desempenho preditivo moderado, com destaque para o Random Forest sem outliers e com a inclusão da variável Tempo Previsto, que apresentou MAE de 24,5 minutos e R2 =0,54. A análise por es-pecialidade revelou melhores resultados em Urologia (R2= 0,62) e menor precisão em Cirurgia Geral (R2 = 0,43). A variável Tempo Previsto destacou-se como o preditor mais relevante, mas outras variáveis clínicas e organizaci-onais também contribuíram para a explicação da variabilidade. Conclui-se que, embora com capacidade explicativa moderada, os modelos testados constituem uma ferramenta promissora para apoiar o planeamento cirúrgico e a gestão do bloco operatório. Estudos futuros deverão incluir variáveis adicionais e explorar algoritmos mais avançados, de forma a aumentar a robustez e aplicabilidade prática destas previsões.