Dataset for "An Experience Report on the Conduction of a Family of Literature Reviews in the Software Engineering Education"

Monitoramento com Ferramentas em Pacientes com Risco para o Câncer de Boca por Agentes Comunitários de Saúde: Uma Revisão Sistemática de Literatura <<anonymous>> Universidade Federal de Goiás (UFG) Programa de Graduação em Engenharia de Software Instituto de Informática (INF) Av. Alameda Palmeiras, Câmpus Samambaia - Goiânia, GO - Brasil 1. Introdução O câncer de boca é uma neoplasia maligna que se origina nos tecidos da cavidade oral, incluindo lábios, gengivas, língua, bochechas, céu da boca e assoalho da boca. Este tipo de câncer é frequentemente associado a fatores de risco como o consumo de tabaco e álcool, exposição ao sol (no caso dos lábios) e infecção pelo vírus do papiloma humano (HPV) [INCA 2022]. A detecção precoce é crucial para o tratamento eficaz, já que, em estágios avançados, o câncer de boca pode se espalhar para outras partes do corpo, dificultando a recuperação e reduzindo a taxa de sobrevivência. Os agentes comunitários de saúde (ACS) desempenham um papel crucial na detecção precoce e no tratamento do câncer de boca, atuando como ponte entre a comunidade e os serviços de saúde. Conforme definido pelo Ministério da Saúde, eles são responsáveis por realizar visitas domiciliares, educar a população sobre fatores de risco e a importância de hábitos saudáveis, além de identificar sinais e sintomas iniciais da doença. Através de suas ações preventivas e de encaminhamento para unidades de saúde, os ACS contribuem significativamente para aumentar a taxa de diagnósticos precoces, possibilitando intervenções mais eficazes e melhores prognósticos. Sua presença nas comunidades também facilita o acesso a informações e tratamentos, promovendo uma maior adesão ao acompanhamento médico e reforçando a importância da prevenção. Os agentes utilizam uma variedade de ferramentas para desempenhar suas funções de maneira eficaz. Entre essas ferramentas estão fichas de cadastro familiar, prontuários eletrônicos, aplicativos de saúde e materiais educativos, que auxiliam na coleta e registro de informações, no monitoramento de pacientes e na orientação da população. 2. Revisão Sistemática de Literatura Esse estudo realiza uma revisão sistemática de literatura focada em tecnologias para o monitoramento de pacientes com risco de câncer de boca utilizando dispositivos móveis, por meio de agentes comunitários de saúde. Ele foi conduzido conforme as definições de revisões sistemáticas da literatura em Engenharia de Software propostas por [Kitchenham and Charters 2007], que descrevem três fases principais: Planejamento, Condução e Relatório, detalhadas nos tópicos seguintes. 2.1. Planejamento a) Escopo e objetivos Objetivamos com essa revisão sistemática identificar e descrever as principais tecnologias e funcionalidades utilizadas para coleta e armazenamento de dados na área da saúde, por meio de dispositivos móveis, focadas no monitoramento de pacientes com risco de câncer de boca. Desta forma, este estudo pode ser utilizado como referência para futuros projetos que necessitem de manipulação de dados em dispositivos móveis. Para garantir a qualidade dos estudos selecionados, alguns aspectos da definição de entrada de artigos nesta revisão foram propostos: Estudos publicados na base Google Scholar; Estudos obtidos por meio do uso da string de busca; Estudos que sejam aceitos nos critérios de inclusão; Estudos que não coincidam com algum dos critérios de exclusão. b) Questões de pesquisa A fim de encontrar os estudos relevantes relacionados ao domínio, as seguintes questões de pesquisa foram estabelecidas: QP1. Quais tecnologias estão sendo empregadas por agentes comunitários de saúde para monitorar pacientes com risco de câncer de boca? QP2. Como os dados coletados sobre o risco de câncer de boca são armazenados e gerenciados por sistemas de saúde comunitária? c) Estratégia de busca Para a elaboração da string de buscas foi adotada a estrutura PICOC (Population, Intervention, Comparison, Outcome, Context) [Petticrew and Roberts 2008] em alinhamento com as diretrizes propostas por [Petersen, Vakkalanka and Kuzniarz 2015]. Sob essa perspectiva, a População (P) foi definida como Pacientes com risco de câncer de boca; A Intervenção (I) como Uso de tecnologias para coleta e armazenamento de dados; A Comparação (C) e o Outcome (O) não são aplicáveis; O Contexto (C) como Monitoramento realizado por agentes comunitários de saúde. Tabela 1. String de busca com base no PICOC ("cancer" AND ("oral" OR "mouth")) AND ("monitoring" AND("risk" OR "health")) AND ("community health workers" OR "community health agents") AND (technology OR computing OR software) d) Processo de seleção Nesta seção apresentamos a definição e os resultados da etapa de seleção dos estudos, incluindo os critérios de inclusão e exclusão usados no processo de seleção de cada estudo. Critério de Inclusão (CI): os critérios de inclusão de estudos definidos foram CI1 O estudo aborda tecnologias de monitoramento utilizadas especificamente para câncer de boca; CI2 O título ou resumo do estudo possui relação com o objetivo da pesquisa. Critério de Exclusão (CE): os critérios de exclusão de estudos definidos foram CE1 O estudo é uma versão anterior de um estudo previamente selecionado; CE2 O estudo é duplicado; CE3 O estudo não é um estudo primário; CE4 O estudo não está disponibilizado integralmente; CE5 O estudo não foi escrito em português ou em inglês; CE6 O estudo é literatura cinza; CE7 O estudo é anterior a 2020; CE8 O estudo não está entre os 120 primeiros resultados. Critérios de Qualidade (CQ): adicionalmente, definimos Questões de Qualidade (QQ), a fim de identificar pela leitura completa de cada estudo a potencial condição para responder uma ou mais QPs deste trabalho: QQ1. O estudo explicita a ferramenta ou tecnologia? QQ2. O estudo explicita como é feito o armazenamento dos dados coletados? QQ3. O estudo explicita como os dados coletados são manuseados? Tabela 2. Resultado da Seleção Estudos Totais de Estudos RETORNADOS 2.250 DUPLICADOS 0 EXCLUÍDOS 2.240 INCLUÍDOS 10 2.2. Condução Durante esta fase, os estudos foram selecionados e avaliados de acordo com o protocolo. A seleção e avaliação dos estudos primários foram realizadas em etapas bem definidas, conforme segue: Seleção: A Tabela II mostra os resultados da busca. A string de busca foi aplicada à base de dados Google Scholar. A busca automática foi realizada no texto completo e nos metadados. Como resultado, 2.250 estudos potencialmente relevantes foram retornados, conforme mostrado na Tabela II. Selecionamos os 120 primeiros resultados conforme estabelecido. Não houve incidência de estudos duplicados. Títulos, resumos e palavras-chave foram lidos, e os critérios de inclusão e exclusão foram aplicados. As seções de introdução e conclusão de cada estudo também foram consideradas, assim como o texto completo (se necessário). Quando algum dos pesquisadores não tinha clareza sobre a decisão, uma reunião consensual foi conduzida. Como resultado desta atividade de seleção, um total de 10 estudos foram incluídos para inspeção detalhada. Extração de dados: Após a fase de seleção, cada estudo foi completamente lido, buscando dados e informações para responder a cada QP. Um documento do Google Sheets foi utilizado e ajudou na extração e tabulação dos dados. 2.3. Relatório Nesta seção apresentamos os resultados obtidos em nossa RSL, respondendo às QPs. A tabela 3 lista todos os estudos incluídos. Tabela 3. Estudos Selecionados. Título Autores Ano Development and professional validation of an App to support Oral Cancer Screening Rêgo, T. J. R. Lemos, J. V. M. Matos, A. P. L. Caetano, C. F. F. Dantas, T. S. Sousa, F. B. Barros Filho, E. M. Silva, P. G. B. 2022 Feasibility of Training Community Health Workers in Detection of Oral Cancer Thampi, V. Hariprasad, R. John, A. Nethan, S. Dhanasekaran, K. Kumar, V. Birur, P. Thakur, J. S. Lilford, R. Nasir, M. Gill, P. 2022 Mobile Health (mHealth) Technology in Early Detection andDiagnosis of Oral Cancer-A Scoping Review of the CurrentScenario and Feasibility Hamad Ghaleb Dailah 2022 Iterative Development of a Mobile Phone Application to Support Community Health Volunteers during Cervical Cancer Screening in Western Kenya Jacob Stocks, Yujung Choi, Ibrahim Saduma, Megan Huchko 2020 The contribution of artificial intelligence to reducing the diagnostic delay in oral cancer Betul Ilhan, Pelin Guneri, Petra Wilder-Smith 2021 Digital Health–Enabled Community-Centered Care: Scalable Model to Empower Future Community Health Workers Using Human-in-the-Loop Artificial Intelligence Sarah M Rodrigues; Anil Kanduri; Adeline Nyamathi; Nikil Dutt; Pramod Khargonekar; Amir M Rahmani 2022 Título Autores Ano Chances and Challenges of Mobile Health in Public Health Dentistry Purushothaman, Athira and Shenoy, Rekha P and Mohammad, Imran Pasha and ., Junaid and Amanna, Supriya 2023 Community-based screening for cardiovascular risk using a novel mHealth tool in rural Kenya Jennifer R. Mannik, Andrea Figol, Vanessa Churchill, James Aw, Stacy Francis, Ezekiel Karino, Julius Kibet Chesire, Danet Opot, Benard Ochieng, Michael T. Hawkes 2020 An oral cancer screening program in Brazil: Analysis of seven years of outcome after its implementation in the suburban cities of São Paulo F.L. Vazquez, F.L. Coracin, K.L.B.F. Arantes, J.L. Ferigatto, A.C. NascimentoJúnior, E.M. Barroso, E.M. Prata, A. Longatto-Filho, L.A. Buexm, V. Tieghi-Neto, E.C. Mauad, S. Warnakulasuriya, R.R. Gama 2024 Mobile health plus community health worker support for weight management among public housing residents (Path to Health): A randomized controlled trial protocol Chelsey Solar, Annette Nansubuga, Jennifer Murillo, Lynsie Ranker, Belinda Borrelli, Deborah J. Bowen, Ziming Xuan, John Kane, Scott Werntz, Scott E. Crouter, Lisa M. Quintiliani 2022 QP1. Quais tecnologias estão sendo empregadas por agentes comunitários de saúde para monitorar pacientes com risco de câncer de boca? Os agentes comunitários de saúde estão utilizando tecnologias de mHealth e sistemas de comunicação eletrônica para monitorar pacientes com risco de câncer de boca. Algumas das tecnologias e abordagens mencionadas nos documentos incluem: 1. Aplicações mHealth: dispositivos móveis são utilizados para capturar imagens de lesões orais anormais, que são então enviadas para centros de diagnóstico ou especialistas em câncer bucal para consulta remota em tempo real. Estas imagens podem ser analisadas utilizando inteligência artificial e técnicas de deep learning, melhorando a precisão diagnóstica. 2. Teledentistry: permite o uso de tecnologias de comunicação eletrônica para o diagnóstico e tratamento de pacientes odontológicos. Essa abordagem é útil em áreas remotas, onde as barreiras geográficas podem impedir o acesso a cuidados de saúde especializados . 3. Oncogrid: conecta profissionais de cuidados primários com trabalhadores de saúde na linha de frente, facilitando a triagem de câncer oral a partir de casa, coleta de dados, educação em saúde e aconselhamento. 4. AFYACHAT: utilizado principalmente em áreas rurais, é uma aplicação de cuidados virtuais que permite que pacientes e especialistas se comuniquem por meio de mensagens de texto (SMS), voz, vídeo e anexos para coletar e armazenar dados sobre fatores de risco. 5. OCS (Oral Cancer Screening) - Tecnologias como essa fazem a facilitação do trabalho dos ACSs sem uma necessidade de capacitação de tais, visto que o app substitui essa parte ao possuir algoritmos especializados para a detecção dos fatores de risco. QP2. Como os dados coletados sobre o risco de câncer de boca são armazenados e gerenciados por sistemas de saúde comunitária? Os dados coletados sobre o risco de câncer de boca são armazenados e gerenciados, primordialmente, da seguinte forma: 1. Armazenamento em Nuvem: As imagens capturadas por trabalhadores de saúde comunitária são carregadas na nuvem, onde podem ser acessadas por especialistas em câncer bucal para diagnóstico remoto. Esta abordagem utiliza computação em nuvem para armazenamento compartilhado, seguro e eficiente dos dados . 2. Sistemas Automatizados de Análise: a telecitopatologia tem sido utilizada como ponto de atendimento, permitindo a análise eficiente de grandes volumes de dados de triagem . Referências Kitchenham, B. and Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. Technical Report EBSE 2007-001, Keele University and Durham University Joint Report. Petticrew, M. and Roberts, H. (2008). Systematic Reviews in the Social Sciences: A Practical Guide. John Wiley & Sons. K. Petersen, S. Vakkalanka, and L. Kuzniarz, “Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update,” Information and Software Technology, vol. 64, 2015. Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva. “Câncer de Boca”. 2022 Disponível em: https://www.inca.gov.br/tipos-de-cancer/cancer-de-boca. Acesso em: 12/07/2024. Ministério da Saúde. "Atribuições dos Agentes Comunitários de Saúde". Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/composicao/saps/previne-brasil/valores-de-referencia/agen te-comunitario-de-saude-acs. Acesso em: 12/07/2024. Rêgo, T. J. R., Lemos, J. V. M., Matos, A. P. L., Caetano, C. F. F., Dantas, T. S., Sousa, F. B., Barros Filho, E. M., & Silva, P. G. B. (2022). Development and professional validation of an App to support Oral Cancer Screening. Thampi, V., Hariprasad, R., John, A., Nethan, S., Dhanasekaran, K., Kumar, V., Birur, P., Thakur, J. S., Lilford, R., Nasir, M., & Gill, P. (2022). Feasibility of Training Community Health Workers in Detection of Oral Cancer. Dailah, H. G. (2022). Mobile Health (mHealth) Technology in Early Detection and Diagnosis of Oral Cancer-A Scoping Review of the Current Scenario and Feasibility. Stocks, J., Choi, Y., Saduma, I., & Huchko, M. (2020). Iterative Development of a Mobile Phone Application to Support Community Health Volunteers during Cervical Cancer Screening in Western Kenya. Ilhan, B., Guneri, P., & Wilder-Smith, P. (2021). The contribution of artificial intelligence to reducing the diagnostic delay in oral cancer. Rodrigues, S. M., Kanduri, A., Nyamathi, A., Dutt, N., Khargonekar, P., & Rahmani, A. M. (2022). Digital Health–Enabled Community-Centered Care: Scalable Model to Empower Future Community Health Workers Using Human-in-the-Loop Artificial Intelligence. Purushothaman, A., Shenoy, R. P., Mohammad, I. P., Junaid, ., & Amanna, S. (2023). Chances and Challenges of Mobile Health in Public Health Dentistry. Mannik, J. R., Figol, A., Churchill, V., Aw, J., Francis, S., Karino, E., Chesire, J. K., Opot, D., Ochieng, B., & Hawkes, M. T. (2020). Community-based screening for cardiovascular risk using a novel mHealth tool in rural Kenya. Vazquez, F. L., Coracin, F. L., Arantes, K. L. B. F., Ferigatto, J. L., Nascimento-Júnior, A. C., Barroso, E. M., Prata, E. M., Longatto-Filho, A., Buexm, L. A., Tieghi-Neto, V., Mauad, E. C., Warnakulasuriya, S., & Gama, R. R. (2024). An oral cancer screening program in Brazil: Analysis of seven years of outcome after its implementation in the suburban cities of São Paulo. Solar, C., Nansubuga, A., Murillo, J., Ranker, L., Borrelli, B., Bowen, D. J., Xuan, Z., Kane, J., Werntz, S., Crouter, S. E., & Quintiliani, L. M. (2022). Mobile health plus community health worker support for weight management among public housing residents (Path to Health): A randomized controlled trial protocol.