UTILIZAÇÃO ADEQUADA DO iGRO | iGRO
UTILIZAÇÃO ADEQUADA DO iGRO
Utilização da resposta de crescimento real vs. prevista
A resposta de crescimento real vs. prevista utiliza os modelos preditivos publicados para proporcionar uma representação visual da resposta de crescimento real de um doente face à resposta de crescimento prevista relativamente ao tratamento com Hormona do Crescimento (HC). A resposta à terapêutica com HC varia consoante o diagnóstico e é relativamente maior em doentes com Défice Idiopático de Hormona do Crescimento (DIHC) do que em doentes com Síndrome de Turner (ST) ou Doentes Pequenos para o Tempo de Gestação (PTG). A capacidade de resposta ao tratamento com HC é também variável para indivíduos com o mesmo diagnóstico. É importante ter em atenção que os modelos preditivos de crescimento utilizados no iGRO para o défice de Hormona do Crescimento apenas podem ser aplicados em doentes com DIHC.
As variações na capacidade de resposta podem ser influenciadas por fatores como um diagnóstico inadequado, a presença de perturbações endocrinológicas, nutricionais ou sistémicas, falta de adesão à terapêutica ou a sensibilidade reduzida à HC. Os médicos devem utilizar os seus conhecimentos e bom senso na avaliação da resposta de crescimento dos doentes, procedendo aos devidos ajustes no plano de tratamento.
Limitações da resposta de crescimento real vs. prevista
A utilização da resposta de crescimento real vs. prevista está limitada por vários fatores. O crescimento é um processo complexo e existem muitos fatores identificados e não identificados que podem afetar a capacidade de resposta ao tratamento com HC. Como tal, as variáveis reconhecidas como estando associadas à resposta de crescimento nos modelos preditivos, todas elas baseadas na análise de regressão múltipla de dados do KIGS, explicam 30 a 70% da variabilidade na resposta de crescimento e, em certos casos, mais próximo de 30% (30 a 70% para DIHC, 30 a 68% para ST, 30 a 52% para PTG).
Além disso, a análise de regressão múltipla de dados provenientes de grandes populações de doentes, pode proporcionar informações importantes acerca destas populações, mas o seu significado para um doente individual pode ser limitado, já que o valor previsto para um doente individual pode desviar-se consideravelmente do valor observado (por exemplo, no 1º ano no modelo de DIHC, o intervalo de confiança de 95% para uma previsão individual é de ± 2,6 cm). Além disso, os modelos de previsão não têm em conta a presença de subgrupos num diagnóstico específico, como no ST, onde existem subgrupos baseados no cariótipo. Face a estas limitações, é importante que os modelos de previsão sejam utilizados por especialistas com conhecimentos de estatística e experiência no tratamento com HC em crianças.