Devido à insuficiência de recursos, à tomada de decisões arbitrárias e a outros desafios na implementação de processos de triagem eficazes, o ônus do câncer de colo do útero global recaiu desproporcionalmente sobre os países de baixa e média renda. Apesar de muitos países adotarem novos procedimentos modernos de diagnóstico, a implementação desses programas está muito aquém das mudanças de política e corre o risco de fracassar em seus estágios iniciais. Para atenuar esses riscos em uma implementação em andamento de novos processos de triagem na região de Iquitos, no Peru, propomos o uso da simulação de eventos discretos (DES) para modelar a implantação inicial de um processo de triagem comprovado. O modelo DES fornecerá insights sobre a possível utilização de recursos e as horas de trabalho adequadas da equipe para vários cenários de desempenho (cobertura), além de ajudar as partes interessadas a tomar as decisões apropriadas à medida que utilizam recursos para a implementação dessa nova política de triagem.
De acordo com as estatísticas coletadas pela Organização Pan-Americana da Saúde, o câncer do colo do útero é a principal causa de mortes por câncer entre as mulheres no Peru. Até recentemente, o Peru contava com programas de rastreamento baseados em citologia, que são difíceis de implementar com eficácia em ambientes com recursos limitados, em parte devido à complexidade e aos altos requisitos de recursos das etapas do processo de rastreamento. Uma abordagem alternativa envolve o rastreamento do papilomavírus humano (HPV) e o tratamento no local. Essa metodologia, adotada pelo Programa de Controle do Câncer no Peru, pode ser implementada sistematicamente durante as consultas de rotina, aumentando o número de mulheres examinadas. No entanto, é fundamental dispor de recursos adequados para esse novo processo de triagem. Os países de baixa e média renda operam com uma quantidade finita de recursos e, se eles forem mal administrados, os programas de rastreamento podem ter um desempenho ruim, levando à redução do entusiasmo pelo novo programa e à reversão para programas anteriormente ineficazes.
Estamos aproveitando um estudo de pesquisa de implementação em andamento em Iquitos que envolve as partes interessadas na triagem para entender as barreiras de implementação e desenvolver de forma colaborativa um plano de implementação projetado pelas partes interessadas (NIH R01-CA190366). Os resultados desse estudo serão usados para desenvolver uma descrição do processo e um modelo de simulação correspondente que capture a natureza estocástica do processo e analise o impacto em vários indicadores-chave de desempenho (por exemplo, cobertura de triagem, tempo de espera, perda de acompanhamento). Em trabalhos futuros, modelaremos processos de triagem alternativos, como o processo existente baseado em citologia, para dar suporte a decisões sobre políticas juntamente com a implementação.
A Figura 1 mostra o diagrama de processo que descreve o processo de triagem e tratamento do HPV, que foi desenvolvido a partir de reuniões de partes interessadas em Iquitos, Peru. A coleta de dados para o projeto piloto de Iquitos já está em andamento e será usada para parametrizar o modelo no ambiente de modelagem SIMIO. Os pacientes são rastreados desde a amostragem inicial, passando pelo período de espera enquanto a amostra é agrupada e analisada e, se necessário devido ao resultado positivo do teste, até o tratamento. As mudanças de política incluem, entre outras, a alteração das horas de trabalho da equipe em centros de saúde individuais ou no laboratório central, a alteração da frequência com que as amostras são agrupadas e transportadas e a decisão sobre o local e o número ideal de centros de tratamento (TVT). Os resultados do modelo permitem o cálculo de vários indicadores-chave de desempenho: (1) porcentagem da população rastreada; (2) porcentagem de pré-cânceres tratados; (3) perdas para acompanhamento; (4) tempo total e de espera do paciente; e (5) uso de recursos, medido em horas de trabalho da equipe, tempo de amostra no sistema e materiais de teste usados.
São realizados experimentos virtuais para determinar o impacto de diferentes cenários de recursos no desempenho do sistema. Um exemplo é observar o tempo de espera de uma amostra antes da análise no laboratório central. As amostras não são refrigeradas, portanto, todas devem ser analisadas dentro de 14 dias. Se o sistema tiver como meta a coleta de 33 amostras por dia em 17 postos de saúde, com lotes semanais ao meio-dia das quartas-feiras, o técnico de laboratório no laboratório central deverá trabalhar no mínimo 4 horas por dia para atingir um tempo máximo de 13,29 dias no sistema para uma amostra.
Esses resultados e os de outros experimentos virtuais são representados e interpretados para apoiar as decisões das partes interessadas sobre (1) a combinação adequada de recursos para permitir um determinado desempenho (por exemplo, número de mulheres examinadas) e (2) o desempenho possível com uma determinada combinação de recursos. Dessa forma, as partes interessadas poderão entender as compensações entre o uso de recursos e o desempenho e tomar decisões mais bem informadas sobre a implementação da nova estratégia de triagem.
Os resultados apoiam as partes interessadas na tomada de decisões informadas por dados sobre os requisitos de recursos em ambientes com restrições de recursos e, em particular, na região de Iquitos, no Peru. De modo mais geral, eles destacam a importância de se obter recursos adequados para a implantação de programas de triagem baseados no HPV em países de baixa e média renda. Em trabalhos futuros, essa estrutura pode ser expandida para a escala nacional e facilitar a ampliação desse programa piloto em todo o Peru e em países de renda média semelhantes.