Estratégias de rastreamento e prevenção da cegueira por retinopatia diabética: uma revisão narrativa

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1MARTINA, Tracy
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6308790966854045
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-0250-2234
dc.creatorBISPO, Fernanda Santos Gonçalves
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1412392143057095
dc.date.accessioned2026-06-10T22:54:54Z
dc.date.available2026-06-10T22:54:54Z
dc.date.issued2026-02-03
dc.description.abstractDiabetic retinopathy is a leading cause of preventable blindness worldwide, rendering the strengthening of screening within Primary Health Care (PHC) imperative. This study analyzed the efficacy of various screening strategies, ranging from direct fundoscopy to the use of teleophthalmology and artificial intelligence (AI). Results indicate that diagnostic decentralization, supported by portable technologies and machine learning algorithms, demonstrates high accuracy and cost-effectiveness, significantly reducing unnecessary referrals and waiting lists. However, technical implementation faces critical barriers, such as infrastructure limitations, a shortage of trained professionals, and low patient health literacy, factors that compromise adherence to preventive programs. Future perspectives point toward the consolidation of automated diagnostic systems and clinical data integration, though this requires logistical support to ensure access to treatment. It is concluded that the convergence of technological innovation and humanized active search processes within PHC is the fundamental strategy to democratize access to eye health and prevent irreversible vision loss.
dc.description.resumoA retinopatia diabética constitui uma das principais causas de cegueira evitável mundialmente, tornando imperativo o fortalecimento do rastreamento na Atenção Primária à Saúde (APS). Este estudo analisou a eficácia de diferentes estratégias de triagem, abrangendo desde a fundoscopia direta até o uso de teleoftalmologia e inteligência artificial (IA). Os resultados indicam que a descentralização do diagnóstico, apoiada por tecnologias portáteis e algoritmos de aprendizado de máquina, apresenta elevada acurácia e custo-efetividade, sendo capaz de reduzir significativamente os encaminhamentos desnecessários e as filas de espera. Entretanto, a implementação técnica enfrenta barreiras críticas, como limitações de infraestrutura, escassez de profissionais capacitados e baixo letramento em saúde por parte dos pacientes, fatores que comprometem a adesão aos programas preventivos. As perspectivas futuras apontam para a consolidação de sistemas de diagnóstico automatizado e integração de dados clínicos, exigindo, contudo, suporte logístico para garantir o acesso ao tratamento. Conclui-se que a convergência entre inovação tecnológica e processos humanizados de busca ativa na APS é a estratégia fundamental para democratizar o acesso à saúde ocular e prevenir a perda visual irreversível.
dc.identifier.citationBISPO, Fernanda Santos Gonçalves. Estratégias de rastreamento e prevenção da cegueira por retinopatia diabética: uma revisão narrativa. Orientadora: Tracy Martina Marques Martins. 2026. 31 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Medicina) - Faculdade de Medicina, Campus Universitário de Altamira, Universidade Federal do Pará, Altamira, 2026. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/9594. Acesso em:.
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/handle/prefix/9594
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.uriDisponível via internet correio eletrônico: bibaltamira@ufpa.brpt_BR
dc.subjectRetinopatia diabética
dc.subjectAtenção primária à saúde
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectDiabetic retinopathy
dc.subjectPrimary health care
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::CLINICA MEDICA::OFTALMOLOGIA
dc.titleEstratégias de rastreamento e prevenção da cegueira por retinopatia diabética: uma revisão narrativa
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

Arquivo(s)

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
TC_EstrategiasRastreamentoPrevencao.pdf
Tamanho:
700.04 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.84 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar

Aparece na Coleção

Faculdade de Medicina - CALTA
Logo do RepositórioLogo do Repositório