COVID-19 大流行期间巴西恶性肿瘤通知的变化模式:季节性分析

Gabrielle Gabrielle Mascarenhas Canto, Alana Farias, Murilo De Queiroz Ramos, Kiyoshi Ferreira Fukutani
{"title":"COVID-19 大流行期间巴西恶性肿瘤通知的变化模式:季节性分析","authors":"Gabrielle Gabrielle Mascarenhas Canto, Alana Farias, Murilo De Queiroz Ramos, Kiyoshi Ferreira Fukutani","doi":"10.17921/2447-8938.2023v25n3p183-187","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"AbstractThe COVID-19 pandemic has caused delays in the diagnosis, treatment and follow-up of patients with malignant neoplasms (MN). To analyze the distribution pattern of MN cases in Brazil, we collected data in August 2022, provided by the Department of Informatics of the Brazilian Ministry of Health, from 2013 to 2021. The data were organized in Microsoft Excel, the analysis and presentation of the data were made using ggplot and Reshape packages, and temporal patterns and forecast models were obtained by ARIMA method together with aTSA. The results show that the COVID-19 pandemic did not directly impact the notifications of MN cases, but changed the profile of notifications, as in 2018 there was an increase in the diversity of notified neoplasms, and a change in the number of cases in 2019 and 2020. In addition, the distribution between the evaluations of neoplasms was not proportional, showing conversion in 12 (32.4%), decrease in 24 (64.9%) and increase in 1 neoplasm (2.7%). The findings help to understand the new behavior of notifications, demonstrating a pattern similar to the seasonal forecast model, with random or linear trending patterns. This distribution, with a seasonal pattern, shows variability in certain periods of the year, providing important information for early diagnosis and better planning. Data from this research reinforce the need for active screening methods and incentives for preliminary screening for better detection and management of this malignancy. Keywords: Neoplasms. COVID-19. Delayed Diagnosis. ResumoA pandemia de COVID-19 causou atrasos no diagnóstico, tratamento e acompanhamento de pacientes com neoplasias malignas (NM). Para analisar o padrão de distribuição dos casos de MN no Brasil, coletamos dados em agosto de 2022 disponibilizados pelo Departamento de Informática do Ministério da Saúde do Brasil de 2013 a 2021. Os dados foram organizados no Microsoft Excel, a análise e apresentação dos dados foram feitas usando os pacotes ggplot e Reshape, e os padrões temporais e modelos de previsão foram obtidos pelo método ARIMA junto com o aTSA. Os resultados mostram que a pandemia de COVID-19 não impactou diretamente nas notificações dos casos de NM, mas mudou o perfil das notificações, pois em 2018 houve aumento na diversidade de neoplasias notificadas, e mudança no número de casos em 2019 e 2020. Além disso, a distribuição entre as avaliações das neoplasias não foi proporcional, mostrando conversão em 12 (32,4%), diminuição em 24 (64,9%) e aumento em 1 neoplasia (2,7%). As descobertas ajudam a entender o novo comportamento das notificações demonstrando um padrão semelhante ao modelo de previsão sazonal, com padrões de tendência aleatórios ou lineares. Essa distribuição com padrão sazonal, apresenta variabilidade em determinados períodos do ano, fornecendo informações importantes para o diagnóstico precoce e melhor planejamento. Os dados desta pesquisa reforçam a necessidade de métodos de triagem ativa e incentivos à triagem preliminar para melhor detecção e manejo dessa malignidade. Palavras-chave: Neoplasias. COVID-19. 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摘要

摘要 COVID-19 大流行导致恶性肿瘤(MN)患者的诊断、治疗和随访出现延误。为了分析巴西 MN 病例的分布模式,我们于 2022 年 8 月收集了巴西卫生部信息学司提供的 2013 年至 2021 年的数据。数据用 Microsoft Excel 整理,使用 ggplot 和 Reshape 软件包对数据进行分析和展示,并通过 ARIMA 方法和 aTSA 获得时间模式和预测模型。结果表明,COVID-19 大流行并没有直接影响 MN 病例的通报,但改变了通报的情况,如 2018 年通报的肿瘤多样性有所增加,2019 年和 2020 年的病例数有所变化。此外,肿瘤评价之间的分布也不成正比,有 12 种肿瘤(32.4%)出现转换,24 种肿瘤(64.9%)出现减少,1 种肿瘤(2.7%)出现增加。这些发现有助于理解通知书的新行为,显示出与季节性预测模式类似的随机或线性趋势模式。这种具有季节性模式的分布显示了一年中某些时期的变化,为早期诊断和更好的规划提供了重要信息。这项研究的数据强化了积极筛查方法和初步筛查激励措施的必要性,以便更好地检测和管理这种恶性肿瘤。关键词:肿瘤。COVID-19。延迟诊断。摘要 COVID-19 大流行导致恶性肿瘤(NM)患者的诊断、治疗和随访出现延误。为了分析巴西 MN 病例的分布模式,我们收集了巴西卫生部信息部提供的 2013 年至 2021 年 2022 年 8 月的数据。数据在 Microsoft Excel 中进行整理,使用 ggplot 和 Reshape 软件包对数据进行分析和展示,并使用 ARIMA 方法和 aTSA 获得时间模式和预测模型。结果显示,COVID-19 大流行并没有对 NM 病例的报告产生直接影响,但却改变了报告的情况,如 2018 年报告的肿瘤多样性有所增加,而 2019 年和 2020 年的病例数则有所变化。此外,不同评估之间肿瘤的分布不成正比,显示有 12 种肿瘤(32.4%)发生转换,24 种肿瘤(64.9%)减少,1 种肿瘤(2.7%)增加。这些发现有助于理解新的通知行为,因为它显示了一种类似于季节性预测模型的模式,具有随机或线性趋势模式。这种具有季节性模式的分布显示了一年中某些时间的变化,为早期诊断和更好的规划提供了重要信息。这项研究的数据强化了积极筛查方法和初步筛查激励措施的必要性,以便更好地检测和管理这种恶性肿瘤。关键词:肿瘤。COVID-19。晚期诊断。
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Changing Patterns of Malignant Neoplasm Notifications in Brazil during the COVID-19 Pandemic: a Seasonal Analysis
AbstractThe COVID-19 pandemic has caused delays in the diagnosis, treatment and follow-up of patients with malignant neoplasms (MN). To analyze the distribution pattern of MN cases in Brazil, we collected data in August 2022, provided by the Department of Informatics of the Brazilian Ministry of Health, from 2013 to 2021. The data were organized in Microsoft Excel, the analysis and presentation of the data were made using ggplot and Reshape packages, and temporal patterns and forecast models were obtained by ARIMA method together with aTSA. The results show that the COVID-19 pandemic did not directly impact the notifications of MN cases, but changed the profile of notifications, as in 2018 there was an increase in the diversity of notified neoplasms, and a change in the number of cases in 2019 and 2020. In addition, the distribution between the evaluations of neoplasms was not proportional, showing conversion in 12 (32.4%), decrease in 24 (64.9%) and increase in 1 neoplasm (2.7%). The findings help to understand the new behavior of notifications, demonstrating a pattern similar to the seasonal forecast model, with random or linear trending patterns. This distribution, with a seasonal pattern, shows variability in certain periods of the year, providing important information for early diagnosis and better planning. Data from this research reinforce the need for active screening methods and incentives for preliminary screening for better detection and management of this malignancy. Keywords: Neoplasms. COVID-19. Delayed Diagnosis. ResumoA pandemia de COVID-19 causou atrasos no diagnóstico, tratamento e acompanhamento de pacientes com neoplasias malignas (NM). Para analisar o padrão de distribuição dos casos de MN no Brasil, coletamos dados em agosto de 2022 disponibilizados pelo Departamento de Informática do Ministério da Saúde do Brasil de 2013 a 2021. Os dados foram organizados no Microsoft Excel, a análise e apresentação dos dados foram feitas usando os pacotes ggplot e Reshape, e os padrões temporais e modelos de previsão foram obtidos pelo método ARIMA junto com o aTSA. Os resultados mostram que a pandemia de COVID-19 não impactou diretamente nas notificações dos casos de NM, mas mudou o perfil das notificações, pois em 2018 houve aumento na diversidade de neoplasias notificadas, e mudança no número de casos em 2019 e 2020. Além disso, a distribuição entre as avaliações das neoplasias não foi proporcional, mostrando conversão em 12 (32,4%), diminuição em 24 (64,9%) e aumento em 1 neoplasia (2,7%). As descobertas ajudam a entender o novo comportamento das notificações demonstrando um padrão semelhante ao modelo de previsão sazonal, com padrões de tendência aleatórios ou lineares. Essa distribuição com padrão sazonal, apresenta variabilidade em determinados períodos do ano, fornecendo informações importantes para o diagnóstico precoce e melhor planejamento. Os dados desta pesquisa reforçam a necessidade de métodos de triagem ativa e incentivos à triagem preliminar para melhor detecção e manejo dessa malignidade. Palavras-chave: Neoplasias. COVID-19. Diagnóstico Tardio.
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