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EctoDex, uma chave de identificação eletrônica para ectoparasitos de interesse em saúde pública : desenvolvimento e avaliação piloto

Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/890799
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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGonçalves, Rodrigo Gurgel-
Autor(es): dc.contributorGazêta, Gilberto Salles-
Autor(es): dc.creatorRibeiro, Joana de Albuquerque-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-10-23T15:44:34Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-10-23T15:44:34Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-24-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-24-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-24-
Data de envio: dc.date.issued2023-02-28-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49159-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/890799-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Programa de Pós-Graduação em Medicina Tropical, 2023.-
Descrição: dc.descriptionEmbora fundamental para o controle e vigilância eficiente de várias doenças infecciosas importantes (incluindo peste, febre maculosa ou doença de Lyme), a identificação de artrópodes ectoparasitos geralmente depende de chaves impressas desatualizadas, incompletas e de difícil acesso. Com o objetivo de facilitar a identificação de ectoparasitos, desenvolvemos uma chave pictórica politômica (“ECTODEX”) baseada em aplicativo Android/iOS para 34 espécies de carrapatos, piolhos, pulgas e percevejos de interesse em saúde pública. Em uma avaliação piloto, comparamos o ECTODEX com uma chave dicotômica impressa (“PKEY”) em termos de (i) porcentagem de identificações corretas (“acurácia”) e (ii) tempo gasto para concluir uma tarefa de identificação (“tempo”). Além disso, testamos se e como o desempenho foi afetado pelas características do usuário (por exemplo, idade, sexo, treinamento especializado ou expertise) e espécies de ectoparasitos. Cada um dos 33 usuários brasileiros recebeu até 30 'espécimes-problema' codificados (21 espécies) preservados em tubos ou em lâminas de microscópio, e foi solicitado a identificar cada espécime para espécie usando ECTODEX e PKEY (1356 tarefas de identificação no total). Após análises exploratórias, ajustamos modelos lineares mistos generalizados (GLMMs) contabilizando dependências entre observações repetidas pelo mesmo usuário; do mesmo espécime; e de ectoparasitos do mesmo gênero. Nossas análises mostram que o ECTODEX melhorou a identificação de ectoparasitos entre usuários e espécies, tanto em termos de acurácia quanto de tempo, em relação ao PKEY. A acurácia melhorou muito entre usuários sem treinamento especializado em taxonomia de ectoparasitos, com valores previstos pelo GLMM subindo de ~57,2% (PKEY; CI95% [40,8–72,2]) para ~77,1% (ECTODEX; [63,5–86,8]), do que entre usuários com tal treinamento especializado – cuja acurácia aumentou apenas ligeiramente, de ~73,1% (PKEY; [60,4–82,9]) para ~74,4% (ECTODEX; [62,0–83,9]). As identificações de usuários com alta expertise foram, em geral, mais precisas (ECTODEX: ~87%; PKEY: ~81%) do que aquelas de usuários não especialistas (~59% e ~47%, respectivamente); por outro lado, a idade, o gênero ou a formação acadêmica do usuário não afetaram significativamente a acurácia com nenhuma das chaves. A acurácia variou amplamente entre as espécies de ectoparasitos, de 12 a 18% para o carrapato Amblyomma parvum a ~ 98 a 99% para o piolho Pediculus humanus. Os GLMMs de tempo também mostraram que o ECTODEX acelerou as tarefas de identificação, especialmente para usuários sem treinamento especializado em taxonomia de ectoparasitos (PKEY: ~2,8 min/tarefa, [2,3–4,0]; ECTODEX: ~2,0 min/tarefa, [1,4–2,8]); a economia de tempo foi modesta para usuários com tal treinamento (PKEY: ~2,5 min/tarefa, [1,9–3,3]; ECTODEX: ~2,1 min/tarefa, [1,6–2,8]). Mais uma vez, a alta expertise também levou a uma grande economia de tempo (~1,5 min/tarefa, em média, vs. ~3,7 min/tarefa para não especialistas), e a idade, sexo ou formação acadêmica do usuário não afetaram significativamente o tempo para identificação. Também encontramos grande variação entre as espécies, com valores médios previstos variando de ~3–4 min/tarefa para A. sculptum a ~1 min/tarefa para P. humanus. Concluímos que o ECTODEX é promissor como meio de melhorar a identificação de ectoparasitos em termos de acurácia e economia de tempo. As melhorias foram maiores para usuários sem treinamento taxonômico especializado formal – cujo desempenho geral, ao usar ECTODEX, tornou-se comparável ao de usuários treinados formalmente. Nosso estudo piloto também destacou, no entanto, as dificuldades substanciais inerentes à identificação de alguns ectoparasitos de interesse de saúde pública, incluindo várias espécies de carrapatos do gênero Amblyomma.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal em Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionAlthough critical for the efficient control-surveillance of several major infectious diseases (including plague, spotted fever, or Lyme disease), identification of ectoparasitic arthropods often relies on outdated, incomplete, and hard-to-access printed keys. Aiming to facilitate ectoparasite identification, we developed an Android/iOS app-based pictorial, polytomous key (“ECTODEX”) to 34 species of ticks, lice, fleas, and bedbugs of publichealth interest. In a pilot evaluation, we compared ECTODEX with a printed dichotomous key (“PKEY”) in terms of (i) percentage of correct identifications (“accuracy”) and (ii) time taken to complete an identification task (“time”). Moreover, we tested whether and how performance was affected by user traits (e.g., age, gender, background training, or prior expertise) and ectoparasite species. Each of 33 Brazilian users received up to 30 coded ‘problem specimens’ (21 species) preserved in tubes or on microscope-slides and was asked to identify each specimen to species using ECTODEX and PKEY (1356 identification tasks in total). After exploratory analyses, we fitted generalized linear mixed models (GLMMs) accounting for dependencies among repeated observations by the same user; of the same specimen; and from same genus ectoparasites. Our analyses show that ECTODEX overall improved ectoparasite identification across users and species, both in terms of accuracy and time, relative to PKEY. Accuracy improved by a larger amount among users without specialized training in ectoparasite taxonomy, with GLMM-predicted values rising from ~57.2% (PKEY; CI95% [40.8–72.2]) to ~77.1% (ECTODEX; [63.5–86.8]), than among users with such specialized training – whose accuracy rose only slightly, from ~73.1% (PKEY; [60.4– 82.9]) to ~74.4% (ECTODEX; [62.0–83.9]). Identifications by users with high prior expertise were overall more accurate (ECTODEX: ~87%; PKEY: ~81%) than those by non-expert users (~59% and ~47%, respectively); in contrast, user age, gender, or background general training did not significantly affect accuracy with either key. Accuracy varied widely across ectoparasite species, ranging from 12–18% for the tick, Amblyomma parvum to ~98–99% for the louse, Pediculus humanus. Time GLMMs also showed that ECTODEX speeded-up identification tasks particularly for users without specialized training in ectoparasite taxonomy (PKEY: ~2.8 min/task, [2.3–4.0]; ECTODEX: ~2.0 min/task, [1.4–2.8]); time-saving was modest for users with such training (PKEY: ~2.5 min/task, [1.9–3.3]; ECTODEX: ~2.1 min/task, [1.6–2.8]). Again, high prior expertise also led to large time-savings (~1.5 min/task, on average, vs. ~3.7 min/task for non-experts), and user age, gender, or background general training did not significantly affect time-to-identification. We also found large among-species variation, with average predicted values ranging from ~3–4 min/task for A. sculptum to ~1 min/task for P. humanus. We conclude that ECTODEX holds promise as a means to improve ectoparasite identification in terms of both accuracy and time-savings. Improvements were larger for users lacking formal specialized taxonomic training – whose overall performance, when using ECTODEX, became comparable to that of formally trained users. Our pilot study also highlighted, however, the substantial difficulties inherent to identifying some ectoparasites of public-health interest, including several tick species in the genus Amblyomma.-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Medicina (FMD)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Medicina Tropical-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectAplicativos-
Palavras-chave: dc.subjectEctoparasitas-
Palavras-chave: dc.subjectIdentificação-
Palavras-chave: dc.subjectSaúde pública-
Palavras-chave: dc.subjectVigilância em saúde-
Título: dc.titleEctoDex, uma chave de identificação eletrônica para ectoparasitos de interesse em saúde pública : desenvolvimento e avaliação piloto-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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