Avaliação da Cadeia de Frio do Transporte Fluvial de Concentrado de Hemácias no Estado do Amazonas
Hidelbrando Rodrigues
22,junho, 2024
Resumo
O concentrado de hemácias (CH) é considerado o hemocomponente mais utilizado nos serviços de saúde. Usada de forma adequada em condições de agravos da saúde pode salvar vidas e melhorar a saúde dos pacientes. Para garantir a segurança dos receptores, a Organização Mundial de Saúde recomenda que todas as etapas do ciclo do sangue, desde a captação de doadores à transfusão, sejam coordenadas por redes integradas de fornecimento de sangue. Com isso o objetivo deste estudo é avaliar as não conformidades de temperatura durante o transporte fluvial de concentrado de hemácias realizado entre o Hemocentro de Manaus e seus núcleos localizados no interior do Amazonas. Trata-se de um estudo transversal, quantitativo e descritivo dos dados obtidos. A normalidade e a homogeneidades das variâncias das variáveis numéricas serão avaliadas pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e pelo teste F respectivamente, e descritas pela mediana e Intervalo Inter-Quartílico (IIQ). As análises estatísticas serão realizadas no programa R versão 4.4.0 . Espera-se, dessa forma, contribuir para que os serviços de hemoterapia no Amazonas cumpram os requisitos definidos pela legislação brasileira e, ao mesmo tempo, que os agentes envolvidos possam contar com mais uma referência técnica que os auxilie a desempenhar suas funções para o alcance de sua missão frente ao risco sanitário
1 Introdução
A transfusão de hemocomponentes é uma tecnologia relevante na terapêutica moderna. Além disso, a elevada demanda por transfusões sanguíneas vem sendo debatida como um desafio à saúde pública, uma vez que não há como substituir o sangue humano para fins terapêuticos. Usada de forma adequada em condições de agravos da saúde pode salvar vidas e melhorar a saúde dos pacientes (CARLESSO et al., 2017; MATOS JUNIOR & ANDRADE, 2020). O concentrado de hemácias (CH) é considerado o hemocomponente mais utilizado nos serviços de saúde. Ele é obtido por meio da centrifugação de uma bolsa de sangue total (ST) e da remoção da maior parte do plasma. O CH também pode ser obtido por aférese, coletado de doador único. Seu volume varia entre 220mL e 280mL (BRASIL, 2015).
Para garantir a segurança dos receptores, a Organização Mundial de Saúde recomenda que todas as etapas do ciclo do sangue, desde a captação de doadores à transfusão, sejam coordenadas por redes integradas de fornecimento de sangue (WHO, 2017).
No Brasil, a regulamentação, fiscalização e controle dos produtos e serviços relacionados ao sangue são realizados pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). Os serviços hemoterápicos integram, em instância federal, a hemorrede nacional, composta em cada Estado da federação por um hemocentro coordenador, hemocentros regionais, hemonúcleos, unidades de coleta/transfusão e agências transfusionais . O hemocentro coordenador, de natureza pública, tem atuação central e deve ser um serviço de referência para o respectivo Estado na área de hemoterapia e/ou hematologia. O hemocentro regional possui atuação macrorregional enquanto o núcleo de hemoterapia atua na respectiva microrregião. As unidades de coleta e transfusão possuem menor complexidade assistencial. As agências transfusionais tem como função, armazenar sangue e seus derivados, realizar exames imuno-hematólogicos pré transfusionais, liberar e transportar os produtos sanguíneos para as transfusões (ANVISA, 2015).
A região Amazônica é caracterizada pela deficitária rede viária, em todos os modos de transporte, sobretudo, por conta da fisiografia do local, que restringe a mobilidade de pessoas e materiais (MENEZES, 2018). A longa distância entre centros urbanos e localidades ribeirinhas gera carência em atendimentos e insumos de saúde, tendo em vista a distância e a dificuldade de se chegar até esses locais. Por isso, as hidrovias se apresentam como única alternativa para acessar as cidades e comunidades ribeirinhas (PINHO, 2021).
Dessa forma, o transporte é um dos pontos críticos de controle no ciclo do sangue para assegurar a obtenção de produtos com qualidade e a segurança transfusional. Falhas neste processo, como, por exemplo, amostras de sangue e/ou hemocomponentes com alterações na temperatura e no tempo padronizado de transporte, podem acarretar erro da análise na triagem laboratorial, produtos biológicos contaminados ou deteriorados e perda da qualidade, interferindo de forma negativa na terapêutica do paciente (ANVISA, 2017).
A gestão da cadeia do frio exige visibilidade, controle de temperatura rigoroso e de ações rapidas em caso de alteração de temperaturas em qualquer etapa (BOGATAJ; BOGATAJ; VODOPIVEC, 2005). A cadeia de frio engloba todas as instalações de armazenamento e transporte necessárias para enviar um produto de temperatura controlada do fabricante até o usuário final e devem ser tomadas medidas de precauções para minimizar o efeito das condições externas adversas na qualidae e na estabilidade do produto (TAYLOR, 2001). Manter a cadeia de frio do sangue é parte vital do processo de transfusão de sangue e requer esforço altamente complexo nas áreas de assistência técnica, logística, organização, garantia da qualidade e de outros setores envolvidos. O sucesso da conservação do sangue é uma questão de bom gerenciamento em todos os níveis, inclusive no transporte (FABER, 2007).
2 Material e Métodos
Trata-se de um estudo transversal, quantitativo e descritivo de dados obtidos através da análise do mapeamento térmico de Concentrados de Hemácias (CH) no período de março a maio do ano de 2024, transportados por via fluvial para os municípios localizados no Estado do Amazonas (DI MAIO & SILVA, 2018).
Faz parte do estudo 13 municípios do Estado do Amazonas. No período estudado, estão sendo avalidados 13 rotas de transporte hidroviário de CH, entre Manaus e os municípios de destino. Foram excluídos os municípios que possuem unidade de coleta/transfusão e os que possuem núcleo de hemoterapia, além daqueles onde o CH são transportados via terrestre e aérea.
Para a coleta de dados será aplicado um questionário semi estruturado aos responsáveis pelo recebimento do concentrado de hemácias de cada município. O instrumento de coleta de dados será elaborado a partir de um modelo lógico, correspondente aos resultados necessários para o efetivo transporte de CH entre as esferas estadual e municipal.
Para o monitoramento das temperaturas durante o transporte, as caixas térmicas contendo os CH, encaminhadas aos municípios, estão equipadas com data logger da marca Elitech®, modelo RC-61, tendo como faixa de temperatura entre -20 a 70ºC e programados para medição em intervalos de 15 em 15 minutos. Os dados serão gerenciados pelo Software pelo programa ElitechLogWin.
A normalidade e a homogeneidades das variâncias das variáveis numéricas serão avaliadas pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e pelo teste F respectivamente, e descritas pela mediana e Intervalo Inter-Quartílico (IIQ). As análises estatísticas serão realizadas no programa R versão 4.4.0.
3 Resultados
3.1 Análise exploratória e medidas estatísticas da variável Temperatura
A tabela de distribuição de frequência nos ajuda a visualizar como os dados estão distribuídos em diferentes faixas de valores. Os resultados apresentam uma tabela de distribuição de frequência com intervalos de classe, frequências simples (Freq. Simples), frequências relativas (Freq. Rel), frequências acumuladas (Freq. Acum.), e frequências acumuladas relativas (Freq. Acum. Rel).
| intervalos | Freq. Simples | Freq. Rel | Freq. Acum. | Freq. Acum. Rel |
|---|---|---|---|---|
| (-3.5,-2] | 22 | 0.009 | 22 | 0.009 |
| (-2,-0.5] | 91 | 0.036 | 113 | 0.045 |
| (-0.5,1] | 645 | 0.254 | 758 | 0.299 |
| (1,2.5] | 378 | 0.149 | 1136 | 0.447 |
| (2.5,4] | 606 | 0.239 | 1742 | 0.686 |
| (4,5.5] | 121 | 0.048 | 1863 | 0.734 |
| (5.5,7] | 69 | 0.027 | 1932 | 0.761 |
| (7,8.5] | 107 | 0.042 | 2039 | 0.803 |
| (8.5,10] | 50 | 0.020 | 2089 | 0.823 |
| (10,11.5] | 49 | 0.019 | 2138 | 0.842 |
| (11.5,13] | 98 | 0.039 | 2236 | 0.881 |
| (13,14.5] | 120 | 0.047 | 2356 | 0.928 |
| (14.5,16] | 57 | 0.022 | 2413 | 0.950 |
| (16,17.5] | 65 | 0.026 | 2478 | 0.976 |
| (17.5,19] | 34 | 0.013 | 2512 | 0.989 |
| (19,20.5] | 27 | 0.011 | 2539 | 1.000 |
| Total | 2539 | 1.001 | 2539 | 1.000 |
A tabela fornece uma visão clara da distribuição dos dados em diferentes intervalos de classe, o que é útil para identificar padrões ou concentrarções de valores. A frequência relativa ajuda a entender a distribuição proporcional dos dados em cada intervalo, facilitando comparações entre diferentes faixas de valores. As frequências acumuladas são úteis para analisar a distribuição cumulativa dos dados, destacando quantas observações estão abaixo de um determinado limite.Já a análise de frequências acumuladas relativas permite uma compreensão visual rápida de como os dados estão distribuídos em relação ao total.
| Temperaturas | N | % |
|---|---|---|
| Entre 1 e 10 | 1460 | 57.50 |
| Maior que 10 | 450 | 17.72 |
| Menor que 1 | 629 | 24.77 |
A tabela de contigência das temperaturas, mostra que 57.50% estão na faixa adequada de 1°C a 10°C. Em contraste, 17.72% das temperaturas estão acima de 10°C, indicando uma condição inadequada para o uso do sangue, e 24.77%, estão abaixo de 1°C, também indicando uma condição inadequada. Esses resultados indicam que aproximadamente 42.28% das temperaturas registradas não estão dentro da faixa considerada adequada, o que pode comprometer a integridade dos produtos que requerem controle rigoroso de temperatura.
3.1.1 Estatísticas descritivas
A variável Temperatura possui um total de 2.539 observações. A média das temperaturas é de 4.6 graus, com um desvio padrão de 5.2, indicando uma dispersão considerável dos dados em torno da média. Os valores variam de -3.4 a 20.2 graus, mostrando a amplitude total das medições. A moda, que representa o valor mais frequente na distribuição, é de 0.8 graus. Isso sugere que, entre todos os valores de temperatura observados, 0.8 graus ocorre com mais frequência do que qualquer outro valor específico.
| N | Média | DP | Mín | 1ºQ | Med | 3ºQ | Máx | Moda |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2539 | 4.6 | 5.2 | -3.4 | 1 | 2.9 | 6.3 | 20.2 | 0.8 |
Ao explorar com mais detalhe os quartis da variável Temperatura, percebe-se que o primeiro quartil (Q1), que representa o valor abaixo do qual estão os 25% inferiores das medições de temperatura, é de 1.0 grau. Isso significa que um quarto das observações têm temperaturas iguais ou inferiores a 1.0 grau. A mediana, situada em 2.9 graus, é o ponto central dos dados ordenados, dividindo o conjunto em duas partes iguais: metade das medições estão abaixo de 2.9 graus e a outra metade acima. O terceiro quartil (Q3) é 6.3 graus, o que significa que 75% das temperaturas registradas são iguais ou inferiores a este valor. Esses quartis são cruciais para entender como as temperaturas estão distribuídas ao longo do conjunto de dados, oferecendo insights valiosos sobre a tendência central e a dispersão das observações de temperatura.
Essas estatísticas oferecem uma visão clara da distribuição e dos principais descritores da variável Temperatura neste conjunto de dados.
3.1.2 Análise gráfica
O histograma das temperaturas das cidades mostra a distribuição das frequências, revelando a concentração de observações dentro de intervalos específicos de temperatura. Cada barra representa um intervalo de 1,5 graus Celsius, proporcionando uma visualização clara de como as temperaturas se distribuem. A Ogiva de Galton, ou gráfico de distribuição acumulada empírica (ECDF), complementa esta análise ao mostrar a proporção acumulada de observações abaixo de cada valor de temperatura, destacando a concentração e dispersão dos dados. Juntas, essas representações gráficas oferecem uma visão abrangente da distribuição e cumulatividade das temperaturas registradas.
Para realizar um teste de normalidade para a variável Temperatura, ousou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov e o gráfico Q-Q plot.
3.1.3 Teste de normalidade
No contexto da análise de normalidade da variável Temperatura, o Teste de Kolmogorov-Smirnov (KS) é fundamental para determinar se os dados seguem uma distribuição normal. Um valor p baixo indica que os dados não são consistentes com a distribuição normal, sugerindo a inaplicabilidade de métodos paramétricos. Por outro lado, um valor p alto sugere que os dados podem ser aproximadamente normais. O gráfico Q-Q plot complementa essa análise ao visualizar a conformidade dos quantis observados com os quantis teóricos de uma distribuição normal, proporcionando uma avaliação visual da normalidade dos dados. Em conjunto, o KS e o Q-Q plot são ferramentas cruciais para validar a suposição de normalidade dos dados de temperatura, influenciando diretamente a escolha e interpretação dos métodos estatísticos adequados para análise.
##
## Asymptotic one-sample Kolmogorov-Smirnov test
##
## data: dfCadFrios$Temperatura
## D = 0.2387, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: two-sidedO resultado do teste de Kolmogorov-Smirnov para os dados de temperatura indica que há uma diferença significativa entre a distribuição empírica dos dados e a distribuição normal teórica que foi assumida. A estatística de teste \(D = 0.2387\) revela o grau dessa diferença, sendo que valores maiores indicam uma maior discrepância. O valor p extremamente baixo, \(p < 2.2 \times 10^{-16}\), sugere fortemente que os dados de temperatura não seguem a distribuição normal. Isso significa que há variações significativas entre o que observamos nos dados e o que esperaríamos se eles seguissem uma distribuição normal. Em resumo, os dados de temperatura não se ajustam bem à distribuição normal, conforme indicado pelo resultado do teste de Kolmogorov-Smirnov.
3.2 Análise das Temperaturas por Cidade
A seguir, apresentamos a distribuição das temperaturas para cada uma das doze cidades pesquisadas no estado do Amazonas, no ano de 2024. O histograma condicional exibe as distribuições de temperatura para cada cidade separadamente, facilitando a comparação entre elas. Cada painel do gráfico representa uma cidade específica, permitindo uma análise visual das variações nas temperaturas registradas.
Apresentam-se as estatísticas descritivas das temperaturas registradas em cada uma das cidades pesquisadas no estado do Amazonas. Os dados incluem o número de observações (N), média, desvio padrão (DP), mínimo, quartis (1ºQ e 3ºQ), mediana (Med) e máximo. Essas informações fornecem uma visão abrangente das características das temperaturas em cada localidade durante o período analisado. A tabela abaixo detalha essas estatísticas para cada cidade, destacando as variações climáticas entre os diferentes municípios.
| Cidades | N | Média | DP | Mín | 1ºQ | Med | Máx |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMATURÁ | 176 | 7.5 | 5.6 | 0.4 | 13.1 | 8.1 | 16.1 |
| ANORI | 64 | 2.3 | 1.1 | 1.3 | 2.5 | 2.0 | 8.1 |
| AUTAZES | 171 | 3.7 | 0.7 | 2.8 | 3.6 | 3.5 | 6.1 |
| BARCELOS | 301 | 3.1 | 3.5 | 0.8 | 3.9 | 1.4 | 16.0 |
| BERURI | 410 | 3.3 | 3.0 | -2.2 | 3.1 | 2.9 | 13.4 |
| CODAJÁS | 179 | 1.9 | 2.0 | -3.4 | 4.0 | 1.0 | 6.1 |
| FONTE BOA | 171 | 15.4 | 4.1 | 2.2 | 17.6 | 17.0 | 20.2 |
| JUTAÍ | 136 | 9.2 | 6.2 | 0.1 | 14.2 | 10.9 | 19.9 |
| NOVA OLINDA DO NORTE | 381 | 0.8 | 0.7 | -1.4 | 1.1 | 1.0 | 2.1 |
| STA IZABEL DO RIONEGRO | 184 | 4.8 | 4.1 | -1.8 | 7.9 | 7.2 | 13.5 |
| TONANTINS | 172 | 6.8 | 5.4 | 0.2 | 12.2 | 5.0 | 16.7 |
| UARINI | 194 | 3.8 | 4.4 | 0.5 | 5.0 | 1.8 | 16.4 |
Esta tabela sintetiza as características das temperaturas por cidade, oferecendo insights valiosos para análises climáticas e comparativas dentro da Região Amazônica.
O gráfico de boxplot, ilustrado abaixo, apresenta a distribuição das temperaturas por cidade no estado do Amazonas. Cada caixa representa a variação das temperaturas para uma cidade específica, exibindo medianas, quartis e possíveis outliers. Esta visualização permite uma análise comparativa das condições térmicas entre as localidades, proporcionando insights sobre as variações climáticas regionais durante o período investigado.
Para uma análise mais detalhada dos resultados dos boxplots das temperaturas por cidade no estado do Amazonas, observamos diferentes padrões climáticos entre as localidades estudadas. Cidades com caixas mais alongadas indicam uma maior dispersão de temperaturas. Já a mediana representada pela linha dentro de cada caixa oferece uma medida central das temperaturas, sendo menos afetada por valores extremos, enquanto os limites da caixa (Q1 e Q3) indicam onde estão concentrados 50% dos dados. Esses quartis permitem uma análise da variabilidade climática dentro de cada cidade, destacando períodos mais quentes ou mais frios ao longo dos dados coletados.
Os outliers, pontos individuais fora das barras verticais, são importantes para identificar condições climáticas extremas ou eventos anômalos, como ondas de calor ou frio. Essas observações podem ser cruciais para entender os impactos ambientais locais e adaptar estratégias de gestão urbana e ambiental às condições climáticas adversas.
Ao comparar os boxplots de diferentes cidades, observamos padrões climáticos distintos. Algumas localidades podem apresentar temperaturas consistentemente mais elevadas ou mais baixas, influenciadas por fatores como localização geográfica, altitude e características regionais. Essa comparação oferece insights sobre como esses fatores moldam as condições climáticas locais, auxiliando no planejamento urbano sustentável e na mitigação dos efeitos das mudanças climáticas.
Em resumo, os boxplots são uma ferramenta poderosa para visualizar e interpretar as características climáticas das cidades do Amazonas, fornecendo insights valiosos para estudos climáticos e intervenções urbanas sustentáveis.
A tabela de distribuição de frequência das temperaturas mostra que 57.50% das temperaturas estão na faixa adequada de 1°C a 10°C. Em contraste, 17.72% das temperaturas estão acima de 10°C, indicando uma condição inadequada para o uso do sangue, e 24.77% das temperaturas estão abaixo de 1°C, também indicando uma condição inadequada. Esses resultados indicam que aproximadamente 42.28% das temperaturas registradas não estão dentro da faixa considerada adequada, o que pode comprometer a integridade dos produtos que requerem controle rigoroso de temperatura.
O resultado da ANOVA para as diferenças entre cidades revela uma significância estatística muito alta, com um valor de p praticamente igual a 0, indicando que há uma diferença estatisticamente significativa entre as temperaturas registradas nas diversas cidades. Isso é reforçado pelo asterisco na coluna “p<.05”. O tamanho do efeito, medido pelo eta quadrado generalizado (ges), é 0.501, sugerindo que aproximadamente 50.1% da variação na temperatura pode ser atribuída às diferenças entre as cidades. Isso representa um tamanho de efeito grande, evidenciando que as diferenças nas temperaturas entre as cidades são substanciais.
3.2.1 Teste de normalidade
Os testes de normalidade de Shapiro-Wilk e Kolmogorov-Smirnov foram aplicados às distribuições de temperatura para diferentes cidades. Ambos os testes verificam se os dados seguem uma distribuição normal, sendo um p-valor inferior a 0.05 indicativo de não-normalidade.
| Cidades | Shapiro_W | Shapiro_p_value | KS_D | KS_p_value |
|---|---|---|---|---|
| AMATURÁ | 0.8296492 | 0e+00 | 0.2137317 | 0.0000002 |
| ANORI | 0.7215614 | 0e+00 | 0.2027859 | 0.0103529 |
| AUTAZES | 0.7100988 | 0e+00 | 0.3365099 | 0.0000000 |
| BARCELOS | 0.6995212 | 0e+00 | 0.2547993 | 0.0000000 |
| BERURI | 0.6924197 | 0e+00 | 0.3508548 | 0.0000000 |
| CODAJÁS | 0.8564911 | 0e+00 | 0.2089719 | 0.0000003 |
| FONTE BOA | 0.8172492 | 0e+00 | 0.1827520 | 0.0000219 |
| JUTAÍ | 0.9091903 | 1e-07 | 0.1378625 | 0.0113731 |
| NOVA OLINDA DO NORTE | 0.7890693 | 0e+00 | 0.2466084 | 0.0000000 |
| STA IZABEL DO RIONEGRO | 0.8631801 | 0e+00 | 0.2221204 | 0.0000000 |
| TONANTINS | 0.8904960 | 0e+00 | 0.1465814 | 0.0012333 |
| UARINI | 0.7489882 | 0e+00 | 0.2257782 | 0.0000000 |
Os resultados dos testes de normalidade indicam que nenhuma das cidades listadas possui uma distribuição normal para a variável temperatura. Tanto o teste de Shapiro-Wilk quanto o de Kolmogorov-Smirnov apresentam p-valores muito baixos (menores que 0.05) para todas as cidades, o que rejeita a hipótese nula de normalidade. Por exemplo, Amaturá tem p-valores de 0 para ambos os testes, confirmando uma forte evidência contra a normalidade. As estatísticas W do teste de Shapiro-Wilk também são significativamente menores que 1, reforçando que as distribuições das temperaturas não são normais nessas localidades.
| Cidades | < 1º | Entre 1º e 10º | > 10º | Total | % < 1º | % Entre 1º e 10º | % > 10º |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AMATURÁ | 19 | 76 | 81 | 176 | 10.8 | 43.2 | 46.0 |
| ANORI | 0 | 64 | 0 | 64 | 0.0 | 100.0 | 0.0 |
| AUTAZES | 0 | 171 | 0 | 171 | 0.0 | 100.0 | 0.0 |
| BARCELOS | 122 | 157 | 22 | 301 | 40.5 | 52.2 | 7.3 |
| BERURI | 48 | 333 | 29 | 410 | 11.7 | 81.2 | 7.1 |
| CODAJÁS | 87 | 92 | 0 | 179 | 48.6 | 51.4 | 0.0 |
| FONTE BOA | 0 | 15 | 156 | 171 | 0.0 | 8.8 | 91.2 |
| JUTAÍ | 15 | 50 | 71 | 136 | 11.0 | 36.8 | 52.2 |
| NOVA OLINDA DO NORTE | 164 | 217 | 0 | 381 | 43.0 | 57.0 | 0.0 |
| STA IZABEL DO RIONEGRO | 59 | 116 | 9 | 184 | 32.1 | 63.0 | 4.9 |
| TONANTINS | 28 | 85 | 59 | 172 | 16.3 | 49.4 | 34.3 |
| UARINI | 87 | 84 | 23 | 194 | 44.8 | 43.3 | 11.9 |
A análise das temperaturas por cidade revela variações significativas nas faixas de temperatura. Cidades como Anori e Autazes têm 100% das temperaturas entre 1º e 10º, enquanto Fonte Boa possui 91.2% das temperaturas acima de 10º, indicando climas mais quentes. Amaturá, com 46% das temperaturas acima de 10º e 10.8% abaixo de 1º, demonstra uma distribuição mais equilibrada, semelhante a Jutaí. Em contraste, Nova Olinda do Norte e Codajás apresentam uma alta porcentagem de temperaturas abaixo de 1º, 43% e 48.6%, respectivamente. Sta Izabel do Rio Negro e Barcelos mostram uma predominância de temperaturas entre 1º e 10º, 63% e 52.2%, com uma presença significativa de temperaturas abaixo de 1º, 32.1% e 40.5%. Essas variações refletem a diversidade climática entre as diferentes cidades analisadas.
4 Discussões
Os testes estatísticos de Shapiro-Wilk e Kolmogorov-Smirnov revelaram que as distribuições de temperatura nas cidades do Amazonas não seguem uma distribuição normal. Em Amaturá, por exemplo, 46% das temperaturas registradas estavam acima de 10ºC, 43,2% entre 1ºC e 10ºC, e 10,8% abaixo de 1ºC. Essas variações destacam a inconsistência na manutenção da cadeia de frio, que é crítica para a segurança do transporte de concentrado de hemácias. A análise indica que a infraestrutura atual é insuficiente para garantir temperaturas estáveis durante o transporte.
Além disso, cidades como Anori e Autazes apresentaram 100% das temperaturas na faixa de 1ºC a 10ºC, sugerindo um controle mais uniforme, mas ainda insuficiente, pois não há garantia de que essas temperaturas sejam sempre ideais para a preservação dos hemocomponentes. Em contraste, Fonte Boa teve 91,2% das temperaturas acima de 10ºC, indicando problemas severos na manutenção das temperaturas adequadas. As variações observadas nas temperaturas indicam que tanto fatores ambientais quanto estruturais influenciam negativamente a eficácia da cadeia de frio.
Os dados sugerem uma necessidade urgente de melhorias na tecnologia de monitoramento de temperatura e na infraestrutura de transporte. Implementar sensores de temperatura em tempo real e sistemas de alerta para desvios significativos pode ajudar a mitigar os riscos. A análise evidencia a importância de um planejamento estratégico que considere as particularidades logísticas e climáticas da região amazônica, para garantir a eficácia da cadeia de frio e, consequentemente, a segurança dos concentrados de hemácias transportados.
5 Considerações Finais
Os resultados dos testes estatísticos e a análise das temperaturas por cidade mostram que a cadeia de frio no transporte de concentrado de hemácias no Amazonas precisa de melhorias significativas. As variações de temperatura observadas comprometem a segurança dos produtos, evidenciando a necessidade de investimentos em tecnologia de monitoramento e infraestrutura adequada. Garantir que as temperaturas sejam mantidas dentro dos limites ideais é crucial para a preservação da qualidade dos hemocomponentes.
A capacitação dos profissionais envolvidos no transporte é essencial. Profissionais bem treinados são fundamentais para a implementação de práticas eficazes de controle de temperatura e para a resposta rápida a desvios de temperatura. A análise destaca a importância de investir em treinamento contínuo e na conscientização sobre a importância da manutenção da cadeia de frio, o que pode melhorar significativamente a qualidade do transporte.
Para assegurar a segurança e qualidade dos concentrados de hemácias, é necessário um esforço coordenado que envolva investimentos em tecnologia, melhorias na infraestrutura e capacitação dos profissionais. A adoção de sistemas de monitoramento contínuo e o fortalecimento da coordenação entre os diversos atores são passos fundamentais. Essas medidas são cruciais para garantir a integridade dos produtos e a saúde dos pacientes que dependem desses hemocomponentes.
Referências
AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA (ANVISA). RDC nº 34, de 11 de junho de 2014. Dispõe sobre as Boas Práticas no Ciclo do Sangue. Diário Oficial da União; Poder Executivo, de 11 de junho de 2014. Disponível em: http://antigo.anvisa.gov.br/documents/10181/2867975/%282%29RDC_34_2014_COMP.pdf/140dc780-ac2e-4829-8e2a-6fbc680677dc
AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA (ANVISA). Relatório do universo de estabelecimentos cadastrados, segundo dados da Vigilância Sanitária. Brasília: Ministério da Saúde; 2015. Disponível em: https://www.gov.br/anvisa/pt-br/centraisdeconteudo/publicacoes/sangue-tecidos-celulas-e-orgaos/relatorios-de-avaliacao-sanitaria-em-servicos-de-hemoterapia/7o-boletim-de-avaliacao-sanitaria-em-servicos-de-hemoterapia-2015.pdf
AGÊNCIA NACIONAL DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA (ANVISA). Manual de Vigilância Sanitária para o transporte de sangue e componentes no âmbito da hemoterapia. 2ª edição, 2016. Brasília (DF): DOU, 2016. Disponível em: http://portal.anvisa.gov.br/documents/4048533/4048644/manual_transporte_sangue_compone ntes.pdf/62ea6ec8-50be-4b22-8209-18acb70be1c1
BOGATAJ, M; et al. Stability of perishable goods in cold logistic chains. International Journal of Production Economics, Volumes 93–94, 8 January 2005, Pages 345-356, ISSN 0925-5273. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925527304002543?via%3Dihub
BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Especializada e Temática. Guia para uso de hemocomponentes. Ministério da Saúde, Secretaria de Atenção à Saúde, Departamento de Atenção Especializada e Temática. – 2. ed., 1. reimpr. – Brasília : Ministério da Saúde, 2015. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_uso_hemocomponentes_2ed.pdf
CARLESSO L, et al. Strategies implemented in hemotherapy services to increase blood donation. Rev Bras Promoç Saúde. 2017; 30(2):213- 20. Available from: https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/biblio-847490
DI MAIO, CA; SILVA, JLG. Armazenagem e distribuição de medicamentos na cadeia fria. Latin American Journal of Business Management, 5, 115-133, 2014. Disponível em: https://www.lajbm.com.br/index.php/journal/article/view/209
FABER, JC. Blood cold chain. ISBT Science Series, v. 2, n. 2, p. 1-6, 2007. Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1751-2824.2007.00100.x
MATOS JUNIOR RA, ANDRADE NBS. Enfermeiro como protagonista na segurança transfusional no serviço de hemoterapia: uma revisão integrativa. CGCBS. 2020; 6(1):89-98. Disponível em: https://periodicos.set.edu.br/cadernobiologicas/article/view/7857
MENEZES, CJS. As restrições dos modais de transportes rodoviário e hidroviário e seus reflexos para a mobilização de meios militares na área do comando militar da Amazônia. Dissertação (Especialização em Política, Estratégia e Alta Administração Militar). Escola de Comando e Estado-Maior do Exército, Rio de Janeiro, 2018. Disponível em: https://bdex.eb.mil.br/jspui/bitstream/123456789/3067/1/MO%200864%20-%20MENEZES.pdf
PINHO, MO. A importância das hidrovias e das vias navegáveis como fatores de força na política e estratégias nacionais de defesa. Monografia (Curso de Altos Estudos de Política e Estratégia) – Departamento de Estudos, Escola Superior de Guerra, Rio de Janeiro, 2021. Disponível em: https://repositorio.esg.br/bitstream/123456789/1445/1/CAEPE.51%20ManoelPinho.pdf
TAYLOR, J. Recommendations on the control and monitoring of storage and transportation temperatures of medicinal products. The Pharmaceutical Journal, v. 267, n. 28, p. 128-131, 2001. Available from: https://www.vaisala.com/sites/default/files/documents/Temperature-Monitoring-and-Transporting-Medicinal-Products.pdf
WORLD HEALTH ORGANIZATION. Blood safety and availability. Geneva: WHO, 2017. Available from: https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/blood-safety-andavailability