Matemática pode salvar pacientes de overdose de Tylenol

Chris Remien e Fred Adler com algumas das suas equações diferenciais que logo poderão ajudar a salvar vidas de pacientes que tomaram superdosagens de paracetamol.
[Imagem: Lee J. Siegel]

Equações diferenciais contra overdose

Matemáticos da Universidade de Utah (EUA) desenvolveram um conjunto de equações que permite que médicos salvem pacientes com overdose de Tylenol®.

A combinação inusitada entre equações matemáticas e tratamentos médicos de emergência foi possível porque é difícil saber a quantidade de medicamento que o paciente tomou efetivamente.

Além disso, os médicos precisam saber há quanto tempo ocorreu a ingestão excessiva do medicamentos para avaliar se paciente precisará até mesmo de um transplante de fígado para sobreviver.

A rapidez é essencial para determinar o tratamento, e as equações matemáticas podem dar uma resposta na hora.

Paracetamol

Chris Remien e Fred Adler estudaram o paracetamol - também conhecido como acetaminofeno - um medicamento contra dores e febre vendido com o nome comercial de Tylenol®, mas também como composto ativo em uma série de outros medicamentos, incluindo genéricos.

"É uma oportunidade para usar as técnicas matemáticas para melhorar a prática médica e salvar vidas," afirma Adler.

Eles demonstraram que, partindo dos resultados de quatro exames médicos comuns - conhecidos como AST, ALT, INR e creatinina - suas equações conseguem prever com alta precisão quais pacientes com superdosagem de paracetamol vão sobreviver com o tratamento médico padrão, e quais irão morrer a menos que recebam um transplante de fígado.

Isto é essencial para que o médico encaminhe o tratamento no atendimento de emergência.

A técnica foi avaliada a posteriori em 53 pacientes que deram entrada no hospital com registro de superdosagem de paracetamol - havia casos de ingestão do medicamento como tentativa de suicídio, overdose acidental e overdose por uso crônico acima do recomendado.

Com base nos quatro exames laboratoriais iniciais, o modelo matemático teve grande índice de acerto em relação ao que realmente ocorreu depois com esses pacientes.

Por exemplo, o método previu a morte de todos os oito pacientes que de fato vieram a óbito, embora ele também tenha previsto a morte de outros quatro pacientes que sobreviveram.

Ele previu ainda que 39 pacientes sobreviveriam com o tratamento padrão, quando 43 de fato sobreviveram - uma especificidade de 91%.

Superdosagem de paracetamol

A velocidade é essencial para os pacientes com insuficiência renal aguda listados como candidatos a transplante de fígado, diz o coautor estudo Norman Sussman, hepatologista da Faculdade de Medicina Baylor, em Houston.

"Se um médico estiver em dúvida e começar a tratar um paciente com envenenamento por acetaminofeno com o antídoto para combater a falência do fígado - mesmo que o paciente possa não sobreviver com tal medicação - suas chances de conseguir um novo fígado são reduzidas," explica o especialista.

"Se eu esperar mais um dia até colocá-lo na lista para o transplante, a chance de conseguir um fígado é muito menor," diz Sussman. "Se você vai fazer um transplante em alguém, você tem que fazê-lo rápido ou você perde o barco. O paciente pode passar da janela temporal quando o transplante pode ser feito. Ele fica muito doente e não consegue suportar o transplante."

Matemática no celular para salvar vidas

O novo método, usando equações de cálculo, com respostas na hora, permitirá que os médicos determinem rapidamente se um paciente pode sobreviver com o tratamento padrão ou se vai morrer se não conseguir um transplante.

Mas será necessário um teste clínico maior, de acompanhamento, e não a posteriori, para que a técnica seja validada para uso nos hospitais.

Se esse teste comprovar que o método pode prever com precisão como os pacientes com overdose de Tylenol ou de outros medicamentos à base de paracetamol vão se comportar, "acreditamos que poderemos criar uma ferramenta disponível imediatamente para os médicos," diz Sussman.

Os pesquisadores sugerem um aplicativo que rode em um smartphone.

A pesquisa foi publicada no jornal Hepathology.