Concordância entre classificação clínica de referência e classificação automatizada por aplicativo móvel em indivíduos com disfunção temporomandibular utilizando o Brief DC/TMD e o OHIP-TMD-Br

Descrição

Introdução: A Disfunção Temporomandibular (DTM) caracteriza um grupo heterogêneo de desordens musculoesqueléticas que afetam as articulações temporomandibulares e os músculos mastigatórios, gerando episódios frequentes de dor facial crônica, ruídos articulares e limitações funcionais. A persistência desses sintomas repercute de forma prejudicial sobre o cotidiano dos indivíduos, comprometendo significativamente a qualidade de vida relacionada à saúde bucal. Embora o padrão-ouro para o diagnóstico físico e psicossocial seja estabelecido mundialmente pelo Diagnostic Criteria for Temporomandibular Disorders (DC/TMD) e pelo questionário Oral Health Impact Profile (OHIP-TMD), a complexidade técnica e o tempo de cadeira odontológica limitam sua incorporação na Atenção Primária à Saúde (APS). Para mitigar barreiras operacionais, a rede internacional INFORM desenvolveu o Brief DC/TMD (bDC/TMD), uma vertente simplificada que reduz o exame físico para quatro etapas operacionais e otimiza o tempo de consulta. Paralelamente, a telessaúde e a teleodontologia surgem como alternativas viáveis para transpor protocolos clínicos para plataformas móveis de teleinterconsulta. Diante disso, foi desenvolvido na pós-graduação da UFPB um aplicativo móvel em plataforma no-code (Glide) que demonstrou propriedades satisfatórias de viabilidade e usabilidade para o suporte diagnóstico de DTM. Contudo, para a inserção segura dessa tecnologia no Sistema Único de Saúde (SUS), torna-se imperativo certificar que a transição do formato impresso para a interface digital não introduza vieses de medição ou distorções nos desfechos clínicos. Objetivos: Este estudo pretende responder à seguinte pergunta: a classificação automatizada gerada pelo aplicativo móvel, a partir de dados clínicos previamente coletados, apresenta concordância satisfatória com a classificação clínica presencial de referência e com os escores convencionais do OHIP-TMD-Br? O objetivo geral é avaliar a concordância entre a classificação clínica de referência e a classificação automatizada por aplicativo móvel em indivíduos com DTM, com base no Brief DC/TMD e no OHIP-TMD-Br. Trata-se de estudo observacional, retrospectivo, metodológico, com dados secundários provenientes de banco previamente constituído no Programa de Pós-Graduação em Odontologia da UFPB. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Centro de Ciências da Saúde da Universidade Federal da Paraíba sob CAAE nº 87739025.0.0000.5188. O tamanho amostral foi calculado no software RStudio® (pacote pwr e função pwr.t.test para testes pareados), adotando nível de significância de 5%, poder estatístico de 80% e tamanho de efeito baixo a moderado (d de Cohen = 0,5), indicando uma necessidade mínima de 34 amostras de prontuários, estipulando-se uma amostra final estimada de 40 prontuários após o acréscimo de 20% para prever perdas. Os dados retrospectivos das fichas clínicas e do OHIP-TMD-Br serão extraídos e o pesquisador realizará a inserção simulada das variáveis no aplicativo móvel para gerar a classificação diagnóstica digital automatizada. Será realizado o pareamento individual entre o diagnóstico presencial (método de referência padrão-ouro) e os resultados obtidos pelo suporte digital. Os dados serão compilados e analisados em um software estatístico Jamovi®, adotando nível de significância de 5% (p < 0,05). A análise incluirá kappa com IC95%, concordância observada, McNemar e medidas de desempenho diagnóstico para o eixo classificatório, além de ICC e Bland-Altman para o eixo de qualidade de vida. Espera-se demonstrar se a transposição do algoritmo classificatório para o ambiente digital preserva os resultados do método convencional, gerando evidências para apoio à teleodontologia e à formação científica do estudante de iniciação científica. O projeto também contribui para a qualificação metodológica do discente, para a integração entre graduação e pós-graduação e para o fortalecimento das ações de saúde digital em Odontologia