Uso da inteligência artificial aplicada ao Eletrocardiograma para diagnóstico de Disfunção Sistólica Ventricular Esquerda / Use of artificial intelligence applied to the Electrocardiogram to diagnose Left Ventricular Systolic Dysfunction

INTRODUÇÃO: a insuficiência cardíaca (IC) é uma das três causas mais comuns de doenças cardiovasculares (DCV), grupo de enfermidades que é a principal causa de morbimortalidade no mundo. O eletrocardiograma (ECG) é um dos exames utilizados na avaliação da IC, sendo de baixo custo e amplamente acessível. Quando associado à inteligência artificial, o ECG pode ser uma poderosa ferramenta para triagem de indivíduos com maior probabilidade de IC. O objetivo foi avaliar o desempenho de um algoritmo de IA, aplicado ao ECG, para detecção de DSVE e compará-lo ao das alterações maiores ao ECG (AME), de acordo com o código de Minnesota. MÉTODOS: estudo transversal retrospectivo de acurácia diagnóstica que utilizou a população do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). Foram avaliados 2567 indivíduos que possuíam ecocardiograma (ECO) e ECG válidos e valores de predição para disfunção sistólica do ventrículo esquerdo (DSVE) estimadas por um algoritmo de inteligência artificial (IA). A DSVE foi definida como Fração de Ejeção do Ventrículo Esquerdo (FEVE) menor que 40%, calculada utilizando o ECO. A prevalência de DSVE foi de 1,13% na população estudada (29 indivíduos). Foram calculados sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN), razão de verossimilhança positivo (RVP), razão de verossimilhança negativa (RVN), diagnostic odds ratio (DOR) para o algoritmo e para as AME. Calculou-se também a área sob a curva ROC (ASC-ROC) para o algoritmo. RESULTADOS: a população estudada possui mediana de 62 anos, sendo 47,2% do sexo masculino. A ASC-ROC do algoritmo para predição de IC foi de 0,947 (IC 95% 0,913 ­ 0,981). A sensibilidade, especificidade, VPP, VPN, RVP, RVN e DOR para o algoritmo foi de 0,690; 0,976; 0,244; 0,996; 27,6; 0,32 e 88,74, respectivamente. Para as AME foi 0,172; 0,837; 0,012; 0,989; 1,09; 0,990 e 1,07 respectivamente. CONCLUSÕES: A IA aplicada ao ECG é uma fermenta promissora para identificação de pacientes com maior probabilidade de IC e que devem ser priorizados para realização de ECO. Isso poderia aprimorar o diagnóstico de IC em nosso meio e, assim, permitir o início precoce do tratamento, com possível impacto na redução da morbidade e mortalidade.

INTRODUCTION: Heart failure (HF) is one of the three most common causes of cardiovascular diseases (CVD), which are the leading causes of morbidity and mortality worldwide. The electrocardiogram (ECG) is one of the tests used in the evaluation of HF, combining low-cost and wide accessibility. When combined with artificial intelligence, the ECG can be a powerful tool for screening individuals with a higher risk of HF. Our objective was to assess the performance of an AI algorithm applied to the ECG for the detection of left ventricular systolic dysfunction (LVSD) and compare it to the performance of major ECG abnormalities (MEA) according to the Minnesota code. METHODS: This was a retrospective cross-sectional diagnostic accuracy study using data from the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brazil). A total of 2567 individuals with valid echocardiograms (ECO) and ECGs and probability values for left ventricular systolic dysfunction (LVSD) estimated by an artificial intelligence (AI) algorithm, were evaluated. LVSD was defined as a left ventricular ejection fraction (LVEF) less than 40%, calculated using ECO. The prevalence of LVSD was 1.13% in the studied population (29 individuals). Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), and diagnostic odds ratio (DOR) were calculated for the algorithm and MEA. The area under the ROC curve (AUC-ROC) was also calculated for the algorithm. RESULTS: The study population had a median age of 62 years, with 47.2% being male. The AUC-ROC for the algorithm to predict HF was 0.947 (95% CI 0.913 ­ 0.981). Sensitivity, specificity, PPV, NPV, PLR, NLR, and DOR for the algorithm were 0.690, 0.976, 0.244, 0.996, 27.6, 0.32, and 88.74, respectively. For MEA, it was 0.172, 0.837, 0.012, 0.989, 1.09, 0.990, and 1.07, respectively. CONCLUSIONS: AI applied to the ECG is a promising tool for identifying patients with a higher likelihood of HF who should be prioritized for ECO. This could improve the diagnosis capacity of HF in our setting and thus enable early treatment initiation, with possible impact on reducing morbidity and mortality.

Amount of physical activity necessary for a normal level of high-sensitivity C-reactive protein in ELSA-Brasil: a cross-sectional study

ABSTRACT BACKGROUND: Studies have shown that physical activity levels can be inversely associated with high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) levels. However, the amount of physical activity required to maintain normal hs-CRP levels is still a matter for speculation. OBJECTIVE: To identify the amount of physical activity necessary to discriminate the hs-CRP levels in adults. DESIGN AND SETTING: Cross-sectional study at six teaching and research institutions. METHODS: The study sample comprised 10,231 adults aged 35 to 74 years who were participants in the Brazilian Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brasil). Receiver operating characteristic (ROC) curves were constructed to compare the amount of physical activity in two domains (leisure time and commuting) with hs-CRP levels. The sensitivity and specificity were calculated to identify the best cutoff for physical activity level that would be needed to maintain normal levels of hs-CRP (< 3 mg/l). RESULTS: The area under the ROC curve was only statistically significant for discriminating normal levels of hs-CRP according to the amount of physical activity when the two study domains were added together. The accumulated physical activity level of 200 minutes/week was the best cutoff for discriminating normal levels of hs-CRP in adults of both sex. CONCLUSIONS: Physical activity in the leisure-time and commuting domains together, of duration 200 minutes/week, was associated with normal hs-CRP values.

Alimentos ultraprocessados: a classificação nova, descrição e associação com indicadores de posição socioeconômica no Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto / Não possui

Introdução: o consumo de alimentos ultraprocessados é elevado em países ricos e tem crescido nos países de média e baixa renda. O maior consumo desses alimentos parece influenciar negativamente a qualidade da dieta. Grupos em desvantagens na posição social estão mais suscetíveis a exposições prejudiciais à saúde e têm menor acesso a determinados recursos que favoreçam melhores condições de saúde, como o acesso a alimentação mais saudável. Objetivos: os objetivos da presente tese compreenderam realizar a classificação dos itens alimentares do Questionário de Frequência Alimentar do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) segundo a classificação NOVA, descrever os alimentos mais consumidos em cada grupo de alimentos da classificação NOVA e estimar o percentual de contribuição calórica de cada grupo de alimentos da NOVA no total consumido pelos participantes do ELSA-Brasil. Além disso, foi investigado se indicadores de posição socioeconômica estão associados ao maior consumo de alimentos ultraprocessados em participantes ELSA-Brasil. Métodos: utilizou dados da linha de base (2008-2010) do ELSA-Brasil, uma coorte multicêntrica de servidores públicos, ativos e aposentados, com idade entre 35 e 74 anos de instituições de ensino e pesquisa de seis capitais brasileiras. Os alimentos consumidos foram obtidos por questionário de frequência alimentar e classificados segundo a NOVA por meio de processo de construção juntamente com pesquisadores que foram responsáveis pela sua concepção. A associação entre o percentual de contribuição calórica de alimentos ultraprocessados e indicadores de posição socioeconômica (escolaridade, renda domiciliar per capita e classe social ocupacional) foi estimada por modelos lineares generalizados, ajustados por sexo e idade. Resultados: obteve-se a classificação segundo o nível de processamento do questionário de frequência alimentar aplicado aos participantes do ELSA-Brasil. Além disso, observou-se que os alimentos UP contribuíram com 22,7% da ingestão calórica total. As frutas, arroz e carne de boi e derivados e de aves contribuíram com mais de 30% do consumo da energia. O pão francês (5,0%) foi o alimento que contribuiu com maior percentual de energia entre os alimentos processados, seguido dos queijos brancos e dos queijos amarelos. Os pães ultraprocessados (3,8%) foram os alimentos ultraprocessados que mais contribuíram para as calorias totais consumidas neste grupo de alimentos, seguidos dos doces e guloseimas (3,1%) pizzas e salgados (2,4%), refrigerantes e sucos industrializados ou artificiais (2,3%). Após os ajustes por idade e sexo, observou-se redução da média aritmética da contribuição calórica percentual dos UP com o decréscimo da escolaridade, da renda familiar per capita e da classe social ocupacional. Todas as associações sugeriram um gradiente dose-resposta. Conclusões: a classificação NOVA foi inserida na linha de base do ELSA-Brasil, 2008-2010 e será importante para que se possa produzir evidências científicas entre a relação do consumo de alimentos ultraprocessados e desfechos na saúde. Além disso, observou-se que a contribuição calórica dos UP foi maior entre os indivíduos de nível socioeconômico mais alto entre os participantes do estudo

Introduction: Theconsumptionof ultra-processed foods is highinrich countries and has increased in middleand low-income countries.The higher consumption of this foods seems to negatively influencein the diet quality. Groups in disadvantages in social position are more susceptible to exposures detrimental to health and have less access to certain resources that favor better health conditions, such as access to healthier food.Objectives:the objectives were to perform the classification of food items in the Food Frequency Questionnaire of the Longitudinal Health Study of Adult (ELSA-Brazil) according to the NOVA classification, to describe the foods most consumed in each food group of the NOVA classification and to estimate the percentage of caloric contribution of each NOVA food group in the total consumed by ELSA-Brazil participants. In addition, it was investigated whether socioeconomic status indicators are associated with higher consumption of ultra-processed foods in participants in the Longitudinal Study of Adult Health (ELSA-Brazil).Methods:it used data from the baseline (2008-2010) of ELSA-Brazil, a multicentric cohort of public servants, active and retired, aged 35-74 years of teaching and research institutions from six Brazilian capitals. The foods consumed were obtained by food frequency questionnaire and classified according to NOVA by means of a construction process together with researchers who were responsible for its design. The association between the percentage of caloric contribution of ultra-processed foods and indicators of socioeconomic position (schooling, per capita household income and occupational social class) was estimated by generalized linear models, adjusted for sex and age.Results: The classification according to the processing level of the food frequency questionnaire applied to ELSA-Brazil participants was obtained. In addition, it was observed that UP foods contributed 22.7% of the total caloric intake. Fruits, rice and beef and poultry and poultry contributed more than 30% of energy consumption. Bread roll (5.0%) was the food that contributed the highest percentage of energy among processed foods, followed by white cheeses and yellow cheeses. Ultraprocessed breads (3.8%) were the ultra-processed foods that contributed the most to the total calories consumed in this group of foods, followed by sweets and sweets (3.1%) pizzas and salted (2.4%), soft drinks and juices industrialized or artificial (2.3%).After adjustments, there was areduction in the arithmetic mean of the percentage of caloric contribution of the UP with the decrease in schooling, family income per capita and occupational social class. All associations suggested a dose-response gradient.Conclusions:the NOVA classification was inserted in the baseline of the ELSA-Brazil, 2008-2010 and will be important so that scientific evidence can be produced between the relationship of UP food consumption and health outcomes. In addition, it was observed that the caloric contribution of ultra-processed food was higher among individuals of higher socioeconomic level among ELSA-Brazil participants

Psychometric properties of Multidimensional Health Locus of Control - A and General Self-Efficacy Scale in civil servants: ELSA-Brasil Musculoskeletal Study (ELSA-Brasil MSK)

Abstract Background Health-related control and self-efficacy beliefs can be assessed in the general population using Multidimensional Health Locus of Control-A subscales (MHLC-A) and the General Self-Efficacy Scale (GSES), respectively. Objective To test construct validity, internal consistency, reliability (test-retest) and ceiling and floor effects of Portuguese-Brazil versions of MHLC-A and GSES. Method Civil servants (N=2901) enrolled in a large Brazilian cohort were included. A new version of the GSES was produced (GSES-Brazil). Procedures for cross-cultural adaptation and testing of psychometric properties followed well-accepted international guidelines. Results Confirmatory factor analyses yielded the following indices: MHLC-A (tridimensional model): χ2[df]=223.45[132], p-value <0.01; CFI=0.87; TLI=0.85; RMSEA=0.07 (0.07-0.08); WRMR=3.00. GSES-Brazil (unidimensional model): χ2[df]=788.60[35], p-value <0.01; CFI=0.95; TLI=0.94; RMSEA=0.09 (0.08-0.09); WRMR=2.50. Cronbach’s alpha coefficients and Intraclass Correlation Coefficients (ICC2,1) ranged from 0.57 (0.54-0.59) and 0.57 (0.47-0.65) for MHLC-A internality to 0.80 (0.79-0.81) and 0.71 (0.66-0.77) for GSES-Brazil, respectively. There was no evidence of ceiling and floor effects. Convergent validity analyses provided further support for construct validity of both scales. Conclusion These findings support the use of the newly developed version of GSES-Brazil for the assessment of general self-efficacy of adult Brazilians. Internal consistency was lower than ideal for MHLC-A, indicating these subscales may need further refinements to provide a more psychometrically sound measure of control beliefs.

Estrategias de identificacao, investigacao e classificacao de desfechos incidentes no ELSA-Brasil / ELSA-Brasil strategies for outcome identification, investigation and ascertainment

OBJETIVO: O artigo descreve as estratégias do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) para a manutenção da adesão dos participantes ao longo do tempo e seu seguimento adequado. Isto é fundamental para garantir a validade interna de estudos longitudinais e identificar, investigar e classificar os desfechos incidentes de interesse. MÉTODOS: A metodologia de seguimento da coorte combina contatos telefônicos anuais com re-exames e entrevistas a cada três ou quatro anos. O objetivo é identificar desfechos incidentes de natureza transitória, reversíveis ou não; desfechos finais, de natureza irreversível; bem como complicações relacionadas à evolução das doenças cardiovasculares e diabetes, principais doenças estudadas. RESULTADOS: As entrevistas telefônicas visam monitorar a saúde dos participantes e identificar possíveis eventos ocorridos, como internações hospitalares, exames ou procedimentos especializados definidos previamente. O participante também é incentivado a comunicar a ocorrência de algum evento de saúde ao Centro de Pesquisa. A partir da identificação de um potencial evento, é iniciado um processo de investigação, que inclui acesso a prontuários médicos para verificação de datas e informações detalhadas sobre aquele evento. Os documentos obtidos são analisados sem identificação do paciente, profissional ou serviço de saúde e classificados por um comitê de especialistas médicos. A classificação de desfechos incidentes adotada baseia-se em critérios internacionais consagrados, garantindo comparabilidade e reduzindo o erro de classificação deles. Além dessas estratégias, a ocorrência de desfechos ...

OBJECTIVE: The article describes the strategies adopted by the Brazilian Longitudinal Study for Adult Health (ELSA-Brasil) for participation and retention of subjects. This is key to ensure internal validity of longitudinal studies, and to identify, investigate, and ascertain outcomes of interest. METHODS: The follow-up strategies include annual telephone contacts with new assessments and interviews every three to four years this approach aims to identify transient outcomes (reversible or not), permanent outcomes as well as complications related to the progression of major diseases - cardiovascular diseases and diabetes - to be studied. RESULTS: Telephone interviews are designed to monitor subjects' health status and to identify potential health-related events such as hospital admissions, medical visits or pre-selected medical procedures. Subjects are also encouraged to report to the ELSA-Brasil team any new health-related events. When a potential event is identified, a thorough investigation is carried out to collect relevant information about that event from medical records. All data are blinded and reviewed and analyzed by a medical expert committee. Incident outcome ascertainment follows well-established international criteria to ensure data comparability and avoid misclassification. In addition to these strategies, the occurrence of health-related events is also investigated through linkage of secondary databases, such as national mortality and hospital admission databases. CONCLUSIONS: Accurate identification of outcomes will allow to estimating their incidence in the study cohort and to investigate the effect of the exposures studied in the ELSA-Brasil at baseline and at its subsequent waves. .

Adaptação transcultural do CIS-R (Clinical Interview Schedule- Revised Version) para o português no Estudo Longitudinal De Saúde Do Adulto (ELSA) / Cross-cultural adaptation of CIS-R (Clinical Interview Schedule-Revised Version) for the portuguese in Longitudinal Study Of Adult Health (ELSA)

A importância crescente dos transtornos mentais motivou sua investigação no Estudo Longitudinal Saúde do Adulto (ELSA). Optou-se pelo instrumento CIS-R (Clinical Interview Schedule – Revised), validado na língua original inglesa, e que classifica sintomas depressivos e de ansiedade característicos dos transtornos mentais comuns (TMC). A maioria das seções do CIS-R foi previamente traduzida para o português e utilizada em uma amostra de pacientes hospitalizados em São Paulo. A maior abrangência da população no ELSA e a existência de seções não traduzidas para o português levaram a realização de uma nova tradução e adaptação de todo instrumento a partir da versão original em inglês. Para tanto, foram realizadas análises de equivalência conceitual, entre os itens, semântica e operacional. O instrumento foi considerado adequado para investigar transtornos mentais comuns e suas associações com outras doenças crônicas

The increasing importance of mental disorders motivated its investigation in the Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA). We chose the use of CIS-R, and instrument which had been previously validated in English for the classification of symptoms of anxiety and depression characteristics of common mental disorders. Most of its components had been previously translated and culturally adapted in Brazil for a specific population of a hospital setting. Given the broader nature of the ELSA sample, and because some sections had not been translated, we undertook a new translation and adaptation process. We analyzed conceptional, between items, semantic and operational equivalence. The instrument was considered appropriate to investigate common mental disorders and their associations with other chronic diseases