FamilyComorbid AI: Uma ferramenta de apoio à decisão clínica baseada na web para prever o risco cardiovascular em pacientes com diabetes tipo 2 e multimorbidade

Resumo

Objetivo: Desenvolver e validar uma ferramenta de apoio à decisão clínica baseada na web (FamilyComorbid AI) que integra multiplicadores de risco e fatores de proteção baseados em evidências para fornecer estimativas personalizadas de risco cardiovascular e recomendações terapêuticas para cuidados primários. Métodos: Os multiplicadores de risco e os fatores de proteção foram derivados de ensaios clínicos randomizados fundamentais e meta-análises (EMPA-REG OUTCOME, CREDENCE, LEADER, SUSTAIN-6, REWIND, FIDELIO-DKD, FIGARO-DKD, Colaboração CTT). Um modelo multiplicativo foi implementado usando um aplicativo web progressivo com um frontend em React.js e um backend em Node.js. A validade de conteúdo foi avaliada por um painel de especialistas (n=7) e a usabilidade foi avaliada utilizando a Escala de Usabilidade do Sistema (SUS) com médicos de atenção primária (n=24). Resultados: A ferramenta incorpora seis multiplicadores de risco e oito intervenções de proteção. O painel de especialistas chegou a um consenso de 100% sobre a validade do conteúdo. A pontuação média do SUS foi de 82,4 (DP 8,7), indicando excelente usabilidade. O tempo médio de cálculo foi de 47 segundos. Os usuários relataram alta satisfação com a comunicação visual do risco (4,6/5) e com as recomendações terapêuticas (4,5/5). Conclusões: O FamilyComorbid AI oferece uma ferramenta acessível e baseada em evidências para a estratificação do risco cardiovascular em pacientes com diabetes e multimorbidade. A abordagem multiplicativa permite a quantificação tanto do risco quanto do benefício terapêutico, facilitando a tomada de decisão compartilhada na atenção primária. The multiplicative approach allows for the quantification of both the risk burden and the therapeutic benefit, facilitating shared decision-making in primary care.