CCS-M-869532

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO 
 
 
 
 
Caroline Franco Zanon 
 
 
 
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS 
DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL 
EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA 
DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO 
SOFTWARE ESTOMATO WEB 
	
	
 
	
	
 
 
Rio de Janeiro 
2017 
 
 
 
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS 
DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL 
EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA 
DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO 
SOFTWARE ESTOMATO WEB 
 
 
Caroline Franco Zanon 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Orientadora: Profª. Drª. Michelle Agostini 
 
 
 
Rio de Janeiro 
2017 
 
Dissertação apresentada ao Mestrado 
Profissional em Clínica Odontológica 
da Faculdade de Odontologia da 
Universidade Federal do Rio de 
Janeiro, como requisito parcial para 
obtenção de grau de Mestre. 
CIP - Catalogação na Publicação
Elaborado pelo Sistema de Geração Automática da UFRJ com os
dados fornecidos pelo(a) autor(a).
ZZ33aa
Zanon, Caroline Franco
 APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS 
ATRAVÉS DA TÉCNICA DE WEB SCRAPING PARA DETERMINAÇÃO 
DO PERFIL EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE
 ESTOMATOLOGIA DA FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ 
CADASTRADOS NO SOFTWARE ESTOMATO WEB / Caroline
Franco Zanon. -- Rio de Janeiro, 2017.
 61 f.
 Orientadora: Michelle Agostini.
 Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do
Rio de Janeiro, Faculdade de Odontologia, Programa
de Pós-Graduação em Odontologia, 2017. 
 1. Estomatologia. 2. Patologia Bucal. 3.
Sistemas Computadorizados de Registros Médicos. 4.
Doenças da Boca. 5. Levantamento Epidemiológico. I.
Agostini, Michelle, orient. II. Título.
APLICAÇÃO DE UM PROGRAMA DE EXTRAÇÃO DE DADOS ATRAVÉS DA 
TÉCNICA DE WEB SCRAPINGPARA DETERMINAÇÃO DO PERFIL 
EPIDEMIOLÓGICO DOS PACIENTES DA CLÍNICA DE ESTOMATOLOGIA DA 
FACULDADE DE ODONTOLOGIA DA UFRJ CADASTRADOS NO SOFTWARE 
ESTOMATO WEB. 
 Dissertação de Mestrado submetida ao Programa de Pós – graduação 
em Odontologia (Mestrado Profissional), Faculdade de Odontologia da 
Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, como parte dos requisitos 
necessários à obtenção do título de Mestre em Odontologia. 
 
 
Rio de Janeiro, _______ de __________________________ de 2017. 
 
 
 
 
 
Aprovada por: 
 
 
_______________________________________________________________ 
Michelle Agostini 
Doutora (Membro da Banca Examinadora) 
Departamento de Patologia e Diagnóstico Oral, Faculdade de Odontologia, 
UFRJ 
 
 
_______________________________________________________________
Sandra Regina Torres 
Doutora (Membro da Banca Examinadora) 
Departamento de Patologia e Diagnóstico Oral, Faculdade de Odontologia, 
UFRJ 
 
 
_______________________________________________________________ 
Mônica Israel 
Doutora (Membro da Banca Examinadora) 
Professora Adjunta de Estomatologia da Universidade do Estado do Rio de 
Janeiro, UERJ 
 
__________________________________________________DEDICATÓRIA 
 
 
 
 
À minha amada avó Maria de Lourdes Gandolpho (in memorian), 
obrigada por ser a base da minha vida. Agradeço por ter me dedicado sempre 
o seu amor incondicional, e por jamais ter poupado esforços para me ajudar a 
atingir meus objetivos e me fazer feliz! Agradeço por toda a dedicação na 
minha criação, fato que me permitiu sempre chegar mais longe, e fez com que 
fosse possível ser quem sou hoje. Palavras não são capazes de descrever o 
amor que sinto por você, a enorme falta que você me faz e o quanto tenho para 
lhe agradecer! À ela, minha avó, minha mãe, meu alicerce, meu porto seguro, 
dedico meu eterno amor e gratidão! 
 
 
“Aqueles que passam por nós, não vão sós, não nos deixam sós. 
Deixam um pouco de si, levam um pouco de nós.” 
 
Antoine de Saint-Exupéry 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
______________________________________________AGRADECIMENTOS 
 
A Deus, agradeço por me conceder tantas graças e por ser o meu guia, 
me permitindo realizar meus sonhos. 
	
“Por isso não temas, pois estou contigo; não tenhas medo, pois 
sou o teu Deus. Eu o fortalecerei e o ajudarei; eu o segurarei com a minha 
mão direita vitoriosa.” 
Isaías 41:10 
 
À minha família, 
“Esteja eu onde estiver, meu coração estará sempre com minha 
família onde o amor e o apoio são sinceros e inesgotáveis.” 
Autor Desconhecido 
 
Ao meu amado marido Diego de Almeida Zanon, agradeço por todo 
amor, apoio, carinho e dedicação. Agradeço pela sua paciência, e por estar 
sempre disposto a me ajudar. Agradeço por suas palavras e visões positivas, 
por seu companheirismo, por estar sempre ao meu lado, acreditando no meu 
melhor e no meu potencial. Você esteve ao meu lado sendo meu alicerce em 
vários momentos importantes da minha vida, e eu jamais seria uma pessoa 
completa se não tivesse você! Só tenho a agradecer também por toda sua 
incrível contribuição profissional e sua dedicação, que permitiram a construção 
desse trabalho. Obrigada por tudo! Te amo demais! 
“A suprema felicidade da vida é ter a convicção de que somos 
amados.” 
Victor Hugo 
 
À minha mãe Carmen Lucia de Souza Franco, obrigada por todo o, 
carinho e amor. Você é a base da minha vida, me ensinou a crescer e escolher 
um ótimo caminho. Admiro sua coragem, e sua força, você é um exemplo para 
mim. Te amo! 
 
Ao meu pai Davidson Alves Franco, obrigada pelo seu apoio 
incondicional, por sempre acreditar em mim, obrigada por nunca medir esforços 
para me ver feliz, e por fazer de mim uma pessoa melhor. Você também é à 
base da minha vida, te amo! 
 
À minha amada irmã, Cássia de Souza Franco, minha princesa e minha 
cúmplice, obrigada pelo amor, carinho, respeito e amizade. Agradeço a você 
por me ouvir nos momentos de angústias e incertezas, por me entender com 
apenas um olhar, e me motivar sempre a atingir o meu melhor. Desculpa pelos 
momentos de ausência, e obrigada por estar sempre disposta a me ajudar. 
Você é um sonho realizado pra mim, te amo demais! 
“Irmãos são amigos com um laço ainda mais forte que a amizade e 
tão poderoso como o amor!” 
Autor Desconhecido 
 
À minha amada madrinha Teresa Cristina Rodrigues de Souza, minha 
segunda mãe, obrigada por acreditar em mim e me apoiar incondicionalmente. 
Obrigada pela palavra amiga, e por sempre me encorajar a seguir em frente, 
nunca medindo esforços para me ajudar a enfrentar os momentos difíceis. 
Você também é base da minha vida! Te amo! 
 
Aos meus familiares, agradeço pela torcida, amor, carinho e apoio. Em 
especial, à Maria de Lourdes de Almeida Zanon e a Vanessa de Almeida 
Zanon. 
 
Aos Professores, 
“Se eu vi mais longe, foi por estar sobre ombros de gigantes.” 
Isaac Newton 
 
À minha orientadora Professora Doutora Michelle Agostini, obrigada 
por contribuir para minha formação de Mestre. Agradeço por todo carinho, 
preocupação, ensinamentos e pelo aprendizado profissional e pessoal. Eu me 
orgulho em ser sua aluna, e admiro toda a sua dedicação e competência. 
Agradeço por ter tido a oportunidade de conviver com uma profissional 
brilhante como você, obrigada pela confiança! 
 
À Professora Doutora Ellen Brilhante Cortezzi, agradeço por todo 
conhecimento transmitido, por sanar minhas dúvidas no decorrer do 
desenvolvimento deste projeto. Você é um exemplo de dedicação, e eu 
agradeço por todo carinho e ensinamentos. Obrigada por sempre estar 
disposta a ajudar! 
 
À Professora Doutora Sandra Regina Torres, sua ajuda foi fundamental 
para este trabalho. Obrigada pela estatística, cálculos e auxílio com as tabelas. 
Muito obrigada! 
 
Aos Professores do Programa de Mestrado Profissional em Clínica 
Odontológica (FO/UFRJ), agradeço por compartilharem suas experiências e 
seus ensinamentos. Obrigada pela oportunidade de crescimento pessoal e 
profissional através de cada aula, seminários, clínicas, congressos, painéis, 
trabalhos e palavras de apoio! 
 
"Feliz aquele que transfereo que sabe e aprende o que ensina". 
Cora Coralina 
 
Aos meus amigos, 
“Amigos são a família que nos permitiram escolher.” 
William Shakespeare 
 
Aos amigos de uma vida Tatiana Di Blasi, Pedro Philipi de Assis 
Lucena, Orlando Vinícius Valença Ferreira da Silva e Rodrigo Couto 
Macedo, vocês são extremamente especiais pra mim, os irmãos que a vida me 
deu! Obrigada a todos pelo carinho, apoio, incentivo,	 desabafos, angústias, 
alegrias e aprendizados compartilhados. Vocês estiveram presentes nos 
momentos mais importantes da minha vida e serei eternamente grata por ter o 
privilégio de ter vocês como AMIGOS! Amo vocês! 
 
À amiga Ticianne Ruas de Meirelles Benites, eterna dupla e presente 
da odontologia para minha vida, obrigada pela amizade sincera, apoio, 
incentivo e carinho! Você também foi outra irmã que a vida me deu. Agradeço 
por você está presente nos melhores momentos da minha vida! Te adoro! 
 
À amiga Brenda de Souza Moura, obrigada pelas conversas, amizade, 
companheirismo, apoio, risadas, cantorias no carro na volta para casa e pelo 
carinho de sempre! Partilhamos uma longa caminhada e agradeço por sua 
amizade, e por estar sempre disposta e pronta para ajudar. 
 
À amiga Mara Regina Rocha Pereira, agradeço por todo carinho, pelo 
convívio maravilhoso e pela amizade construída nesses dois anos. Você é uma 
excelente profissional, e uma pessoa maravilhosa. Obrigada por sua amizade! 
 
Aos amigos de turma do mestrado, nossa convivência foi ESSENCIAL 
para que esta jornada fosse concluída com sucesso. Obrigada pela troca de 
experiências, e por compartilharem os momentos dessa caminhada. Aprendi 
muito com cada um de vocês, muito SUCESSO a todos! 
 
“Tenho preferência por pessoas que sorriem sem motivo, abraçam 
de graça e amam de verdade!” 
 Tatiana Zanella 
 
Outros agradecimentos, 
A todos os funcionários do Departamento de Diagnóstico Oral, 
obrigada pela ajuda, suporte, paciência e dedicação. Nada funcionaria sem 
todos vocês! 
 
À Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de 
Janeiro, obrigada pelo suporte, pela excelente qualidade de ensino e pesquisa, 
que foram essenciais para o desenvolvimento deste trabalho. 
 
A todas as pessoas que contribuíram de alguma forma, direta ou 
indiretamente, para a conclusão deste trabalho, muito obrigada! 
RESUMO 
 
O serviço de Estomatologia da Faculdade de Odontologia da Universidade 
Federal do Rio de Janeiro (FO-UFRJ) se dedica ao diagnóstico e tratamento de 
pacientes com lesões bucais há 40 anos. Recentemente, um sistema digital de 
gerenciamento de dados de pacientes denominado Estomato Web foi 
implementado neste serviço. Esse sistema gera prontuários eletrônicos, onde é 
possível armazenar digitalmente os dados da anamnese, bem como fotos 
clínicas, exames de imagem e exames complementares, permitindo o 
estabelecimento de um banco de dados único, facilitando o manejo clínico dos 
pacientes e o gerenciamento e análise dos dados. O objetivo deste estudo foi a 
aplicação de um programa de extração de dados para determinar o perfil 
epidemiológico dos pacientes da Clínica de Estomatologia da FO-UFRJ 
cadastrados no Estomato Web. Como este software não fornece ferramentas 
para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar um grande 
conjunto de dados de uma única vez, o programa EstomatoWeb Scraper foi 
criado através da técnica denominada Web scraping, possibilitando a coleta 
dos dados em poucos minutos e a exportação para planilhas do Excel. Os 
parâmetros coletados e analisados foram: (1) cidade e bairro de origem (área 
programática), (2) gênero, (3) idade, (4) hábitos (fumo e ingestão de bebidas 
alcoólicas) e (5) diagnóstico final. Os dados de 343 pacientes cadastrados 
foram coletados. Destes, 128 foram excluídos porque estavam incompletos e 
somente 215 eram válidos para análise estatística, sendo 148 do gênero 
feminino e 48 do gênero masculino. A idade variou de 1 a 89 anos, com média 
de 53 anos. O Município do Rio de Janeiro foi o que apresentou o maior 
número de indivíduos, sendo os bairros mais prevalentes a Ilha do Governador 
e Bonsucesso. Dos indivíduos incluídos no estudo, 11,2% eram tabagistas e 
12,6% etilistas. As condições patológicas mais frequentes neste estudo foram: 
neuralgia do trigêmeo (8,8%), hiperplasia fibrosa (5,5%), disfunção 
temporomandibular e líquen plano (3,7%), carcinoma de células escamosas 
(3,2%), granuloma piogênico e a síndrome da ardência bucal (2,79%). Este foi 
um estudo inicial da aplicação do programa Estomato Web Scraper, o qual foi 
realizado com a primeira amostra de pacientes da Clínica de Estomatologia da 
FO/UFRJ cadastrados no Estomato Web. O uso do programa Estomato Web 
Scraper facilita a coleta, avaliação e interpretação dos dados registrados no 
Estomato Web e poderá ser útil para futuros estudos multicêntricos na área de 
Estomatologia no Brasil. 
 
 
Descritores: Levantamento Epidemiológico, Patologia Bucal, Doenças da Boca, 
Diagnóstico Bucal, Estomatologia, Sistemas Computadorizados de Registros 
Médicos. 
 
 
 
 
 
 
 
	
 
	
	
 
	
	
	
 
	
	
	
 
	
 
	
ABSTRACT 
	
The Oral Medicine Service of the Dental School of Universidade Federal do Rio 
de Janeiro is dedicated to the diagnosis and treatment of patients with oral 
lesions for 40 years. Recently, a digital medical record system named Estomato 
Web had been implemented in this service. This system generates electronic 
records in which information of the patients, like clinical photos, imaging and 
laboratory tests can be store digitally, allowing the establishment of a single 
database, helping clinical management of the patients and the analysis of data 
information through integrated access to different functional domains. The aim 
of this study was to applied a data extraction program to determine the 
epidemiological profile of the patients of the Stomatology Clinic of FO-UFRJ 
registered in the Estomato Web system. This program does not provide tools for 
statistical analysis or the ability to extract or export a large set of data at a single 
time, The EstomatoWeb Sraper was created through the technique called Web 
scraping, allowing data collection in a few minutes and exporting to Excel 
spreadsheets. The parameters collected and analyzed were: (1) city and 
neighborhood (program area), (2) gender, (3) age, (4) habits (smoking and 
alcoholic beverage) and (5) final diagnosis. Data from 343 registered patients 
were collected. 128 were excluded because they were incomplete and only 215 
were valid for statistics analysis, 148 from female gender and 48 from male 
gender. The age varied from 1 to 89 years old, and the mean was 53 years old. 
The city of Rio de Janeiro was the one that presented the largest number of 
individuals, and the most prevalent neighborhoods were Ilha do Governador 
and Bonsucesso. Of the individuals included in the study, 11.2% were smokers 
and 12.6% consumed alcohol. The most frequents pathological conditions on 
this research were trigeminal neuralgia (8,8%), fibrous hyperplasia (5,5%), 
temporomandibular dysfunction and lichen planus (3,7%), squamous cell 
carcinoma (3,2%), pyogenic granuloma and oral burning (2,79%). This was an 
initial study of the application of the EstomatoWeb Scraper program, which was 
carried out with the first sample of patients from the Clinic of Stomatology of the 
FO / UFRJ, registered in the Estomato Web. The use of the EstomatoWeb 
Scraper program facilitates the collection, evaluation and interpretation of data 
recorded in the Estomato Web and may be useful for future multicentric studies 
in the area of oral medicine in Brazil. 
 
 
Descriptors: Health Surveys, Oral Pathology, Mouth Diseases, Oral Diagnosis, 
Oral Medicine, Medical Records Systems, Computerized 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
	
 
 
 
 
Lista de Ilustrações 
 
Figura 1 – Interfacegráfica de fácil manipulação do EstomatoWeb Scraper...13 
Figura 2 – Tela para a seleção de informações para extração das informações 
do Estomato 
Web....................................................................................................................13 
Figura 3 – Tela para o acesso ao software, que é realizado com o mesmo 
usuário e senha do Estomato Web....................................................................14 
Figura 4 – Ambiente do Serviço de Estomatologia da Faculdade de 
Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro no website Estomato 
Web....................................................................................................................17 
Figura 5 – Foto da Clínica do Serviço de Estomatologia da Faculdade de 
Odontologia da Universidade Federal do Rio de 
Janeiro...............................................................................................................17 
Figura 6 – Dados da ficha clínica do prontuário eletrônico...............................18 
Figura 7 – Disponibilidade de busca por nome, CPF, matrícula, diagnóstico 
clinico e diagnóstico final, fornecido pelo Estomato 
Web....................................................................................................................19 
Figura 8 – Mapa de Áreas Programáticas do Município do Rio de Janeiro de 
Acordo com o Ministério Saúde.........................................................................21 
Figura 9 – Extração dos dados dos pacientes do Estomato Web – novembro 
de 2016..............................................................................................................24 
Figura 10 – Planilha do Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office, gerada a 
partir da extração feita com o programa EstomatoWeb 
Scraper..............................................................................................................24 
Figura 11 – Frequência de pacientes por gênero.............................................25 
Figura 12 – Frequência de pacientes por faixa etária.......................................26 
Figura 13 – Associação entre gênero e faixa etária..........................................27 
Figura 14 – Porcentagem de pacientes por área programática........................28 
Figura 15 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam 
de fumar.............................................................................................................29 
Figura 16 – Frequência de pacientes etilistas e não 
etilistas...............................................................................................................29 
Figura 17 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam 
de fumar por gênero..........................................................................................30 
Figura 18 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam 
de fumar por faixa etária....................................................................................31 
Figura 19 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por gênero.........32 
Figura 20 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas por faixa etária...33 
Figura 21 – Diagnósticos mais frequentes de acordo com as diferentes 
categorias de alterações orais...........................................................................34 
Figura 22 – Diagnósticos finais mais frequentes..............................................37 
 
Lista de Tabelas 
 
Tabela 1 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 
215 indivíduos incluídos no estudo com a idade...............................................34 
Tabela 2 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 
215 indivíduos incluídos no estudo com o gênero.............................................35 
Tabela 3 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 
215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito de etilismo............................35 
Tabela 4 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 
215 indivíduos incluídos no estudo com o hábito do tabagismo........................36 
Tabela 5 – Associação das alterações orais mais prevalentes com a idade....37 
Tabela 6 – Associação das alterações orais mais prevalentes com gênero....38 
Tabela 7 – Associação das alterações orais mais prevalentes com o hábito do 
tabagismo..........................................................................................................38 
Tabela 8 – Associação das alterações orais mais prevalentes com hábito de 
etilismo...............................................................................................................39 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lista de Abreviações e Siglas 
 
AP - Áreas programáticas 
CV - Coeficiente de Variação 
DOM - Document Object Model 
FO/UFRJ - Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de 
Janeiro 
HTML - HyperText Markup Language 
HTTP - HyperText Transfer Protocol 
IBM - International Business Machines 
IBM - International Business Machines 
JS - JavaScript 
MIT - Massachusetts Institute of Technology 
N - Número 
RES - Registros eletrônicos de saúde 
SC - Santa Catarina 
SOBEP - Sociedade Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral 
SPSS - Statistical Package for the Social Sciences 
TCLE - Termo De Consentimento Livre e Esclarecido 
UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro 
 
 
 
 
 
 
 
Lista de Símbolos 
 
 
% - Porcentagem 
* - Asterisco 
: Divisão 
< - Menor 
< - Menor 
= - Igual 
° - Grau 
ª – indicador ordinal 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SUMÁRIO 
1 – INTRODUÇÃO .............................................................................................. 1	
2 – OBJETIVO GERAL ....................................................................................... 3	
2.1 Objetivos Específicos	......................................................................................................	3	
3 – REVISÃO DA LITERATURA ......................................................................... 4	
3.1 Tecnologia da Informação	..............................................................................................	4	
3.2 Registros Eletrônicos de Saúde	....................................................................................	4	
3.3 Estomato Web	..................................................................................................................	6	
3.4 Web Scraping	...................................................................................................................	7	
3.5 Estudos Epidemiológicos em Estomatologia	...............................................................	8	
3.6 Prevalência ou Incidência de Lesões de Boca	............................................................	9	
4 – MATERIAIS E MÉTODOS .......................................................................... 11	
4.1 Criação do programa EstomatoWeb Scraper	............................................................	11	
4.2 População alvo	...............................................................................................................	16	
4.3 Coleta de dados	.............................................................................................................	16	
4.4 Análise estatística ............................................................................................... 22 
4.5 Considerações éticas .......................................................................................... 22 
5 – RESULTADOS ............................................................................................ 24	
5.1 EstomatoWeb Scraper e coleta dos dados	................................................................	24	
5.2 Perfil epidemiológico dos pacientes da clínica de Estomatologia da UFRJ 
cadastrados no Estomato Web no período de março de2014 a setembro de 2016	.	25	
6 – DISCUSSÃO ............................................................................................... 40	
7 – CONCLUSÕES ........................................................................................... 51	
8 - REFERÊNCIAS ............................................................................................ 52	
	
1	
	
1 – INTRODUÇÃO 
 
A adoção da tecnologia de informação em saúde, com sistemas de 
registros de prontuários eletrônicos, conduz a uma maior eficiência na coleta de 
dados, melhorando a qualidade e a compreensão das informações recolhidas. 
A utilização de sistemas digitais específicos para a área de Estomatologia 
contribuiu de maneira significativa para o diagnóstico clínico, planejamento de 
tratamentos, qualidade do ensino e pesquisa clínica e epidemiológica em 
odontologia (Bowens et al., 2010; Brailo et al., 2015). O conhecimento do perfil 
dos pacientes atendidos em um Serviço de Estomatologia é de grande 
importância, uma vez que os trabalhos epidemiológicos são úteis para o 
desenvolvimento de estratégias preventivas e educativas, além de serem 
cruciais para diminuir custos, melhorar a qualidade do atendimento oferecido 
pelo serviço e servir de referência para inúmeras pesquisas (Pindborg, 1977; 
Jones & Franklin., 2006b; Kumar et al., 2006). 
Neste contexto, um sistema de gerenciamento de dados de pacientes 
para clínicas e serviços de Estomatologia e Patologia Oral baseado em web, o 
Estomato Web foi formulado pela Sociedade Brasileira de Estomatologia e 
Patologia Oral (SOBEP) em 2007, permitindo que as informações da 
anamnese, do exame clínico, dos exames de imagem, exames laboratoriais e 
fotografias de pacientes fossem armazenadas digitalmente de maneira 
padronizada e posteriormente consultadas para o gerenciamento do serviço e 
realização de pesquisas. O Estomato Web foi implementado no serviço de 
Estomatologia da Faculdade de Odontologia da UFRJ (FO/UFRJ) em 2014 e 
facilitou a coleta e organização dos dados dos pacientes atendidos neste 
serviço, permitindo a formação de um banco de dados único, o qual poderá ser 
utilizado para fins acadêmicos e de pesquisa. Dessa maneira, com a utilização 
deste sistema, o levantamento do perfil epidemiológico dos pacientes atendidos 
é facilitado. 
O sistema Estomato Web possui ferramentas para consulta, 
manipulação e visualização dos dados. Porém, o mesmo não fornece 
ferramentas para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar 
um grande conjunto de dados de uma única vez. Além disso, com a ausência 
2	
	
de mecanismos para integração com outros sistemas, os pesquisadores são 
obrigados a copiar os dados manualmente do Estomato Web e inserir os 
mesmos em outros sistemas para que análises sejam possíveis. Sendo assim, 
o objetivo do presente estudo foi aplicar um programa de extração de dados, 
que foi desenvolvido baseado na técnica de web scraping para a 
automatização da leitura das informações disponibilizadas pelo Estomato Web. 
Este programa foi denominado EstomatoWeb Scraper e foi utilizado para 
determinar o perfil epidemiológico dos pacientes da Clínica de Estomatologia 
da FO/UFRJ inicialmente cadastrados no Estomato Web. Os parâmetros 
coletados e analisados foram: (1) cidade e bairro de origem (área 
programática), (2) gênero, (3) idade, (4) hábitos (fumo e ingestão de bebidas 
alcoólicas) e (5) diagnóstico final. 
O uso do programa EstomatoWeb Scraper facilita a coleta, avaliação e 
interpretação dos dados registrados no Estomato Web e poderá ser útil para 
futuros estudos multicêntricos na área de Estomatologia no Brasil, pois será 
gratuitamente disponibilizado para os usuários deste software após a 
finalização deste trabalho. 
3	
	
2 – OBJETIVO GERAL 
 
Aplicar um programa de extração de dados através da técnica de web 
scraping para automatizar a leitura das informações disponibilizadas pelo 
software Estomato Web e determinar o perfil epidemiológico dos pacientes da 
Clínica de Estomatologia da FO/UFRJ cadastrados neste sistema. 
2.1 Objetivos Específicos 
 
• Descrever o perfil dos pacientes atendidos quanto ao gênero, idade, 
hábitos (fumo e ingestão de bebidas alcoólicas), cidade e bairro de 
origem e diagnóstico final. 
• Avaliar a correlação estatística entre os tipos de alterações orais mais 
comuns com o gênero, faixa etária, hábitos (fumo e ingestão de bebidas 
alcoólicas) e área geográfica. 
4	
	
3 – REVISÃO DA LITERATURA 
3.1 Tecnologia da Informação 
 
A utilização dos sistemas eletrônicos, na área da saúde, há três décadas 
estava focada na área administrativa, principalmente em hospitais e 
laboratórios, sendo pouco utilizados na prática clínica (Haux, 2006). 
Atualmente, esses sistemas estão disponíveis globalmente para todos os 
profissionais de saúde (Haux, 2006; Finkeissen et al., 2003; Belle et al., 2013), 
sendo utilizados em duas aplicações principais. A primeira delas consiste nos 
prontuários eletrônicos, que armazenam os dados da anamnese, fotografias 
clínicas dos pacientes, imagens de radiografias, tomografias e informações de 
laudos histopatológicos, melhorando a qualidade, segurança e o 
armazenamento desses dados em hospitais, ambulatórios e clínicas privadas 
(Haux, 2006; Bowens et al., 2010; Schleyer et al., 2011; Kirkpatrick et al., 2013; 
Coorevits et al., 2013; Skeie et al., 2014; Brailo et al., 2015). A segunda 
consiste dos sistemas de inteligência artificial, os quais possuem como objetivo 
a análise da tomada de decisões na clínica, fazendo a interação do software 
com o profissional, demonstrando as alternativas de planejamento de 
tratamento individual para cada paciente (Finkeissen et al., 2003). 
 
3.2 Registros Eletrônicos de Saúde 
 
Os registros eletrônicos de saúde (RES) são sistemas que auxiliam a 
investigação de doenças, a estratificação dos pacientes e os resultados 
clínicos, através de acesso integrado em diferentes domínios funcionais. Eles 
permitem um melhor acesso às informações sanitárias e educacionais, além de 
aperfeiçoarem o gerenciamento e a análise das informações dos pacientes, 
melhorando a prestação de assistência, a segurança dos dados, minimizando 
erros médicos e erros de prescrição (Ash et al., 2004; Jones & Franklin 2006b; 
Bowens et al., 2010; Coorevits et al., 2013). 
5	
	
Os RES garantiram um grande avanço nas ciências médicas, 
revolucionando os métodos de pesquisa através da automatização do 
gerenciamento dos dados clínicos. Os profissionais passam a ter acesso às 
informações digitais continuamente, substituindo as informações registradas 
em papeis, as quais podem ser perdidas mais facilmente (Ash et al., 2004; 
Patrício et al., 2011; Coorevits et al., 2013). 
Apesar da utilização dos registros eletrônicos terem ganhado destaque 
nos últimos anos, a habilidade dos profissionais de saúde, especialmente os 
cirurgiões-dentistas, em utilizar o conhecimento gerado pelos sistemas 
inteligentes de prontuários eletrônicos na prática diária ainda é pobremente 
desenvolvida (Ash et al., 2004; Schleyer et al., 2011). Muitos profissionais têm 
preocupações sobre os efeitos desses sistemas no fluxo de trabalho, na 
produtividade e na segurança do sigilo das informações, e por isso, ainda 
encontram-se relutantes em integrar esta tecnologia à clínica (Ash et al., 2004; 
Bowens et al., 2010; Patrício et al., 2011). 
Vários estudos na literatura têm procurado avaliar os motivos das 
barreiras dos profissionais de saúde em aceitarem a utilização da tecnologia da 
informação (Ash et al., 2004; Haux R., 2006; Boonstra & Broekhuis, 2010; 
Bowens et al., 2010; Schleyer et al., 2011; Belle et al., 2013). O trabalho de 
Boonstra & Broekhuis (2010), concluiu que apesar dos efeitos positivos do uso 
dos registros eletrônicos, a implementação desses sistemas ainda é precária. 
Os motivos seriam principalmente relacionados aos altos custosfinanceiros 
decorrentes da instalação, operacionalização e manutenção dos softwares 
(Boonstra & Broekhuis, 2010). 
Outros motivos citados por Boonstra & Broekhuis (2010) seriam a 
dificuldade e limitação técnica de muitos profissionais para operacionalização 
desses programas, a demanda de mais tempo para implantação e aprendizado 
para utilização dos sistemas eletrônicos. Além disso, alguns profissionais de 
saúde acreditam que o uso de computadores durante a avaliação dos 
pacientes causaria um grande impacto psicológico nos mesmos. Também, a 
falta de conhecimento sobre os aspectos sociais e legais de armazenamento 
de dados, além do próprio processo de mudança que advém do gerenciamento 
6	
	
desta nova tecnologia, ainda impedem a utilização em larga escala desse tipo 
de software (Boonstra & Broekhuis, 2010). 
 
3.3 Estomato Web 
 
Na área da Estomatologia e Patologia Oral, em 2015, dez softwares 
estavam disponíveis para uso em larga escala para medicina oral (Brailo et al., 
2015). Destes, somente sete estavam disponíveis para serem utilizados fora da 
instituição de origem e sem custos adicionais. No continente americano, três 
sistemas foram desenvolvidos, e dentre esses, somente um foi desenvolvido na 
América do Sul. Esse sistema é o Estomato Web, que é disponibilizado online 
pela Sociedade Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral (SOBEP) desde 
2007, sendo gratuito para qualquer sócio, o qual, vêm sendo utilizado por 17 
instituições brasileiras (Brailo et al., 2015). 
O Estomato Web é um tipo de registro eletrônico de saúde que permite o 
armazenamento e o gerenciamento dos dados de pacientes atendidos em 
clínicas e serviços de Estomatologia públicos e privados, permitindo a busca 
individual de cada paciente a partir do nome, cadastro de pessoa física, 
matrícula, diagnóstico clínico, ou diagnóstico final. É um sistema online onde as 
informações são disponibilizadas na “nuvem” e o seu acesso é feito através de 
um website com uso de senha, sem necessidade de que um programa 
específico precise ser instalado 
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015). 
Qualquer sócio da SOBEP pode solicitar a criação de um ambiente, e 
este será denominado administrador, o qual fará o gerenciamento do banco de 
pacientes e tem o poder de criar ou remover outros usuários. O sistema irá 
permitir três níveis de hierarquia, professor, aluno e patologista. Cada ambiente 
criado será privado, sem que possa ser visualizado por outros ambientes ou 
por usuários sem senha. De acordo com a SOBEP, futuramente, com o 
aprimoramento do sistema, poderia ser realizada a compatibilidade entre 
bancos de dados (ambientes), permitindo a realização de trabalhos 
7	
	
epidemiológicos em conjunto entre instituições inscritas nesta sociedade 
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015). 
Brailo et al. (2015) abordaram a utilização do Estomato Web em seu 
estudo sobre utilização de softwares em Estomatologia. Segundo estes 
autores, o programa apresenta como vantagens poder ter sua interface 
modificada de acordo com a preferência do usuário, os controles e comandos 
são bem identificados, e os dados possuem fácil acesso e excelente 
integração. O sistema foi considerado seguro uma vez que somente os 
membros da instituição de origem com autorização podem ter acesso aos 
dados dos pacientes através de senha. Ainda segundo o mesmo estudo, um 
dos principais problemas do uso deste programa em Instituições de Ensino 
seria a dificuldade dos alunos de graduação com relação ao gerenciamento do 
sistema (Brailo et al., 2015). 	
3.4 Web Scraping 
	
O desafio atual de utilizar os serviços de armazenamentos de dados de 
web sites consiste em lidar com o grande volume de informações e a 
dificuldade da realização de triagens válidas das mesmas. Essa triagem 
geralmente é feita manualmente, sendo demorada, com o risco de perda de 
detalhes valiosos. Em programas como o Estomato Web há ferramentas para 
consulta, manipulação, visualização dos dados e realização de buscas de 
algumas informações, como idade, tipo de hábito (fumo ou uso de bebida 
alcoólica) ou diagnóstico final 
(http://www.estomatologia.com.br/noticias?codigo=342/acesso julho 2015). No 
entanto, este sistema não fornece ferramentas para análises estatísticas ou a 
possibilidade de extrair ou exportar um grande conjunto de dados de uma única 
vez. Além disso, com a ausência de mecanismos para integração com outros 
sistemas, os pesquisadores são obrigados a copiar os dados manualmente do 
Estomato Web e inserir os mesmos em outros sistemas para que análises 
sejam realizadas. Portanto, para minimizar vieses relacionados ao erro humano 
na coleta dessas informações, a técnica conhecida como web scraping pode 
ser utilizada (Tang et al., 2013; Glez – Peña et al., 2014). 
8	
	
Esta estratégia permite auxiliar a plena operabilidade de dados na área 
da saúde. Os programas de web scraping podem realizar a extração de 
informações, diminuindo o erro da coleta de dados dos sistemas web (Tang et 
al., 2013; Glez – Peña et al., 2014). O web scraping é uma das mais antigas 
técnicas de extração de conteúdo de um web site, não necessitando que o 
servidor que hospeda o site tenha criado um serviço auxiliar de fornecimento 
de informações (Tang et al., 2013; Glez – Peña et al., 2014). 
Este tipo de programação trabalha sobre a estrutura do Document 
Object Model (DOM) que é construída a partir da interpretação de páginas 
HTMLs de um site (Bare et al., 2007; Glez – Peña et al., 2014). O processo 
funciona da seguinte forma: um programa, conhecido como web robot, simula a 
interação comum entre a navegação dos servidores web por um indivíduo em 
um processo de extração de informações convencional. O indivíduo realiza a 
extração apenas das informações específicas que desejar. 
Com o uso da técnica de web scraping, o código desenvolvido irá 
acessar o site, analisar e encontrar o conteúdo específico e irá extrair os dados 
de interesse conforme os comandos programados pelo desenvolvedor do 
sistema. O web scraping estabelece comunicação com o site de destino 
através do protocolo HTTP e coordena as solicitações de resposta das 
transações entre um cliente, normalmente um navegador e um servidor web 
podendo criar diferentes produtos finais, como planilhas do Excel, bancos de 
dados e outros (Glez – Peña et al., 2014). 
3.5 Estudos Epidemiológicos em Estomatologia 
 
Os trabalhos que abordam dados epidemiológicos desempenham um 
papel muito importante em saúde pública, uma vez que revelam a prevalência 
ou incidência de lesões num determinado grupo (Kovacic & Skaleric, 2000). 
Estes estudos avaliam e particularizam a distribuição dessas condições 
conforme as características próprias do ambiente que estão sendo analisadas 
(Kniest et al., 2011), fornecendo um panorama para a compreensão da 
extensão e a gravidade das doenças na população (Mumcu et al., 2005). 
9	
	
Embora diferentes condições possam ser relatadas entre os grupos 
selecionados, algumas delas estão relacionadas a aspectos culturais. Na 
maioria das vezes, são condições específicas, como idade, gênero e etnia que 
podem influenciar significativamente os estudos populacionais. Diversos 
autores consideram a idade como fator de grande influência na prevalência das 
alterações orais, relatando que adultos e idosos apresentam maior propensão e 
risco para desenvolvimento de condições patológicas (Henrique et al., 2009; 
Mujica et al., 2008). Desta forma, o histórico dos pacientes irá fornecer 
informações importantes para o planejamento, elaboração de planos de 
tratamento e condução de ações de promoção de saúde nas populações 
estudadas (Jones & Franklin, 2006a; Mendez et al., 2012). 
 
3.6 Prevalência ou Incidência de Lesões de Boca 
 
Na literatura mundial podemos encontrar estudos epidemiológicos que 
abordarama distribuição das lesões de boca em diferentes populações. Como 
são inúmeras as condições patológicas que acometem a boca, os autores 
costumam realizar a categorização das mesmas para facilitar sua abordagem e 
descrição nas pesquisas (Jones & Franklin, 2006a; Jones & Franklin, 2006b; 
Shah et al., 2009; Neville et al., 2009; Vale et al., 2013). 
Assim, as lesões bucais são normalmente divididas em alterações do 
desenvolvimento, anomalias dentárias, doenças da polpa e periápice, 
infecções, injúrias físico–químicas, doenças alérgicas e imunológicas, doenças 
das glândulas salivares, lesões reacionais e inflamatórias, neoplasias benignas, 
lesões potencialmente malignas e malignas, distúrbios hematológicos, doenças 
ósseas, cistos do desenvolvimento, cistos e tumores odontogênicos, doenças 
sistêmicas, doenças dermatológicas e outras condições patológicas (Neville et 
al., 2009). 
Alguns autores preferem ainda reduzir o número de grupos, tornando-os 
mais amplos, sintetizando a caracterização para deixar mais prática à análise 
dos dados. Essa forma de divisão em amplas categorias foi realizada no estudo 
de Shah et al. (2009), que dividiram as condições em quatro grupamentos 
10	
	
(lesões metabólicas, inflamatórias, neoplásicas e do desenvolvimento). 
Pesquisas com esse mesmo perfil foram realizadas em diferentes países, e 
seus resultados tiveram a tendência de variar de acordo com a área geográfica 
das populações investigadas. Apesar dessa propensão de diferença na 
epidemiologia das lesões de acordo com a região de origem do grupo avaliado, 
trabalhos publicados na Slovênia, Espanha, Turquia, Reino Unido e México, 
apresentaram as mesmas entidades como as mais evidenciadas em seus 
estudos. Nesses trabalhos, as lesões reacionais, com destaque para a 
hiperplasia fibrosa, estomatite protética e úlceras traumáticas, foram as mais 
encontradas; seguidas por outras condições como língua fissurada, varizes 
linguais e candidíase (Kovacic & Skaleric, 2000; Vallejo et al., 2002; Mumcu et 
al., 2005; Jones & Franklin, 2006a; Castellanos & Díaz Guzmán, 2008). 
No geral, não existe muita informação disponível sobre lesões de boca 
na população brasileira como um todo (Corrêa et al., 2006; Kniest et al., 2011; 
Martinelli et al., 2011), e os trabalhos publicados na literatura mundial, também 
tendem a abordar faixas etárias específicas (Corrêa et al., 2006; Jones & 
Franklin, 2006b; Hipólito et al., 2008; Vale et al., 2013; Kamath et al., 2013). Ou 
então, são relatados estudos para condições patológicas individuais, os quais 
não avaliam a prevalência dessa alteração na população como um todo (Eisen, 
2012; Sousa & Rosa, 2008; Maarbjerg et al., 2014; Alves et al., 2004; Leocádio 
et al., 2014; Wu et al., 2015). Um exemplo de pesquisa avaliando o perfil 
epidemiológico de um grupo amplo foi a realizada no Centro de Especialidades 
Odontológicas do município de Tubarão (SC), onde a candidíase, a hiperplasia 
fibrosa inflamatória, a mucocele e o trauma por prótese foram as condições 
patológicas mais comuns, seguidas pelo grupo das neoplasias benignas, em 
que o lipoma e o papiloma foram as principais entidades identificadas. No 
grupo de neoplasias malignas, o carcinoma de células escamosas foi a 
condição mais evidenciada (Kniest et al., 2011). No Rio de Janeiro, o trabalho 
de Amaral et al., (2016) mostrou a prevalência de alterações orais em um 
Serviço de Estomatologia, sendo as mais frequentes a hiperplasia fibrosa, 
candidoses, lesões inflamatórias perirradiculares e desordens potencialmente 
malignas. Achados semelhantes foram encontrados nos estudos realizados 
em diferentes estados: Santa Catarina, Espírito Santo, São Paulo, 
11	
	
Pernambuco, Ceará (cidade de Fortaleza) e Minas Gerais (Corrêa et al., 2006; 
Henrique et al., 2009; Martinelli et al., 2011; Kniest et al., 2011; Saintrain et al., 
2012; Vale et al., 2013). Nestes estudos houve destaque para o cisto dentígero, 
que foi o mais prevalente dos cistos odontogênicos, o odontoma composto, o 
ameloblastoma e o tumor odontogênico adenomatóide, como os tumores 
odontogênicos mais observados. 
 
4 – MATERIAIS E MÉTODOS 
4.1 Aplicação da Técnica de Web Scraping para coleta de dados do 
software Estomato Web 
 
O sistema Estomato Web possui ferramentas para consulta, 
manipulação e visualização dos dados. Porém, o mesmo não fornece 
ferramentas para análises estatísticas ou a possibilidade de extrair ou exportar 
um grande conjunto de dados de uma única vez. Além disso, com a ausência 
de mecanismos para integração com outros sistemas, os pesquisadores são 
obrigados a copiar os dados manualmente do Estomato Web e inserir os 
mesmos em outros sistemas para que análises sejam possíveis. 
Para minimizar vieses relacionados ao erro humano na coleta dessas 
informações, optou-se por desenvolver um programa de extração de dados 
baseado na técnida de Web Scraping, o qual foi delineado por um engenheiro 
da computação em parceria com a clínica de Estomatologia da FO/UFRJ. Este 
programa, que foi denominado EstomatoWeb Scraper, realizou a 
automatização da leitura das informações disponibilizadas pelo Estomato Web 
e possibilitou a exportação das mesmas para arquivos no formato de planilhas 
do Excel. Além disso, com a utilização do programa, o tempo de transcrição 
dos dados foi reduzido de várias horas para poucos minutos. 
Para o desenvolvimento do programa de extração de dados foi solicitada 
a autorização da SOBEP para que fosse realizada a automatização da cópia 
dos dados do ambiente de serviço criado para a FO/UFRJ. A solicitação foi 
avaliada e encaminhada pelo presidente da Sociedade Brasileira de 
Estomatologia e Patologia Oral para a equipe técnica que gerencia o website 
12	
	
(empresa Netwish), para um parecer técnico. Após a análise e teste da 
ferramenta, a mesma foi liberada para utilização (Anexo 1). 
A técnica conhecida como Web Scraping, que consiste na navegação 
automatizada de páginas de um website com a possibilidade de coleta do 
conteúdo exibido em cada página. O pesquisador irá, através de um programa 
com interface gráfica de fácil manipulação, escolher comandos pré - 
estabelecidos pelo código fonte, que é um conjunto de arquivos de texto, 
escritos em inglês, em uma linguagem de programação que representa um 
conjunto de comandos para o computador executar. E selecionar quais 
informações deseja que o programa faça a extração do sistema Estomato Web. 
Para a construção deste programa, as seguintes tecnologias foram utilizadas: 
linguagem de programação JavaScript, plataforma de execução Node.js e 
framework PhantomJS. Para copiar os dados, o pesquisador deverá utilizar o 
mesmo usuário e senha do Estomato Web e, terá acesso exclusivamente aos 
dados permitidos para este usuário, conforme esquema de segurança do 
próprio sistema, mantendo assim o padrão de confidencialidade e restrição de 
acesso de informações. 
Os pesquisadores desenvolveram uma interface gráfica de fácil 
manipulação (Figura 1), onde os usuários do Estomato Web da FO/UFRJ, 
puderam escolher comandos pré-estabelecidos pelo código fonte, e 
selecionaram quais informações desejavam que o programa extraísse do 
sistema Estomato Web. Para a seleção de informações, uma tela foi criada 
com os itens: nome, matrícula, data de nascimento, idade no momento do 
diagnóstico, sexo, bairro, cidade, estado, fuma, parou de fumar, bebe, parou de 
beber, lesão extra-bucal, lesão intra-bucal, localização da lesão, diagnóstico 
clínico, exames adicionais, diagnóstico final. Um checkbox foi adicionado ao 
lado das informações para permitir que a seleção e cópia dos dados (Figura2) 
fosse realizada. 
 
13	
	
 
Figura 1 – Interface gráfica de fácil manipulação do EstomatoWeb Scraper. 
 
 
Figura 2 – Tela para a seleção de informações para extração das 
informações do Estomato Web. 
14	
	
 
 Para o acesso ao software foi criadoum esquema de segurança para 
utilização com os mesmos dados de acesso ao Estomato Web (usuário e 
senha). Desta forma, o acesso é restrito apenas aos dados permitidos para 
este usuário, conforme esquema de segurança do próprio Estomato Web, 
mantendo assim o padrão de confidencialidade e restrição de acesso de 
informações, e o levantamento epidemiológico do serviço só foi realizado com 
a permissão do administrador (Figura 3). O EstomatoWeb Scraper foi instalado 
nos computadores dos pesquisadores e em um dos computadores do serviço 
de Estomatologia da FO/UFRJ. 
 
 
Figura 3 – Tela para o acesso ao software, que é realizado com o mesmo usuário e 
senha do Estomato Web. 
 
Posteriormente, após a finalização desta pesquisa, o programa 
desenvolvido terá o seu código fonte aberto para que outros usuários do site 
Estomato Web possam, com facilidade, baixar um instalador e utilizar o 
15	
	
software, ou, se necessário, adicionar novas funcionalidades para o mesmo. 
Para utilizar esta ferramenta, que será disponibilizada no site http://github.com, 
o pesquisador precisará de autorização formal do webmaster do Estomato 
Web. E após a decisão da SOBEP sobre a autorização quanto à utilização do 
programa para o seu uso em pesquisas, os usuários deverão submeter o seu 
pedido de utilização do programa ao Comitê de Ética e Pesquisa vinculado à 
instituição de origem. 
A licença do programa permitirá o uso gratuito do mesmo, modificação 
do código fonte para se adequar as buscas de pesquisas específicas, 
distribuição do conteúdo original ou modificado, e comercialização, com 
cláusulas que restringem o uso do programa, ou de sistemas derivados, para 
que o mesmo não exponha publicamente os dados de pacientes sem o 
consentimento dos mesmos e sem a autorização do Comitê de Ética e 
Pesquisa regional. Esta licença foi baseada nas regras da licença MIT (Anexo 
3), que é comumente utilizada em programas de código aberto, sendo 
disponibilizada em inglês no site: https://opensource.org/licences/MIT (a 
tradução livre da mesma encontra-se disponível no Anexo 4). Entretanto, a 
mesma sofreu alterações pela necessidade de proteger a confidencialidade dos 
dados dos pacientes (Anexo 5). A privacidade das informações também é 
garantida pela forma de acesso que é realizada com o mesmo usuário e senha 
do Estomato Web, liberando o acesso exclusivamente aos dados permitidos 
para este usuário. 
Outro aspecto importante é o levantamento das questões legais de se 
utilizar um programa de web scraping. No Brasil, não existe lei que impeça que 
tal técnica seja utilizada em conteúdo disponibilizado publicamente na internet 
ou acesso para o usuário do sistema Estomato Web cadastrado na SOBEP. 
Além disso, os autores do programa deverão ser citados em trabalhos 
derivados e não poderão ser responsabilizados pelo uso do programa por 
terceiros. 
 
 
16	
	
4.2 População alvo 
	
O presente estudo é classificado como uma pesquisa observacional 
transversal descritiva, o qual foi realizado através da coleta de dados dos 
prontuários eletrônicos dos pacientes da Clínica de Estomatologia da FO/UFRJ 
cadastrados no sistema Estomato Web, atendidos nas quintas-feiras pela 
manhã no período de março de 2014 a setembro de 2016. Os critérios de 
inclusão para este estudo foram os pacientes cadastrados neste sistema e os 
pacientes cujos prontuários eletrônicos se encontravam incompletos e não 
possuíam as informações necessárias para a pesquisa foram excluídos. 
 
4.3 Coleta de dados 
	
No Estomato Web, todas as informações são disponibilizadas na 
“nuvem” e o acesso é realizado através de um site com uso de senha para 
cada usuário, sem a necessidade que um programa específico precise ser 
instalado (http://www.estomatologia.com.br/estomatoweb/). A SOBEP criou um 
ambiente de acesso para a FO/UFRJ, onde foi possível incluir o logotipo da 
Universidade (Figura 4). O acesso para o registro das informações no sistema 
é realizado em computadores alocados em cada um dos seis equipamentos de 
atendimento do Serviço de Estomatologia da FO/UFRJ (Figura 5). 
17	
	
 
Figura 4 – Ambiente do Serviço de Estomatologia da Faculdade de 
Odontologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro no website 
Estomato Web.http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 
2016. 
 
 
Figura 5 – Foto da Clínica do Serviço de Estomatologia da 
Faculdade de Odontologia da Universidade Federal do Rio de 
Janeiro. 
 
Um dos professores do Serviço é o administrador e os outros 
professores da disciplina de Estomatologia foram cadastrados como usuários 
18	
	
com senha individual. Dessa forma, o programa garante a privacidade dos 
dados obtidos, uma vez que informações inseridas no ambiente criado pela 
Faculdade de Odontologia da UFRJ, não poderão ser visualizadas por outros 
ambientes ou vice versa, pois o acesso ocorre somente por senha única e 
exclusiva. A segurança dos dados armazenados é fornecida pela LOCAWEB, a 
mesma empresa responsável pela hospedagem do site da SOBEP que possui 
um sólido sistema de back-up de segurança. No início de cada período de 
atendimento aos pacientes, o sistema é acessado pelo professor responsável e 
os alunos são orientados a realizar o preenchimento dos dados diretamente no 
sistema. 
Os usuários podem obter dados dos pacientes a partir do acesso aos 
itens da ficha eletrônica (Figura 6), e o programa permite que sejam feitas 
buscas individuais de cada paciente a partir do nome, cadastro de pessoa 
física, matrícula, diagnóstico clínico e diagnóstico final (Figura 7). 
 
 
Figura 6 – Dados da ficha clínica do prontuário eletrônico. 
http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 2016 
 
 
19	
	
	
 
Figura 7 – Disponibilidade de busca por nome, CPF, matrícula, 
diagnóstico clinico e diagnóstico final, fornecido pelo Estomato 
Web. http://www.estomatoweb.com.br/acesso novembro de 
2016 
 
Os seguintes dados dos pacientes cadastrados no sistema de 
documentação digital Estomato Web da clínica de Estomatologia da FO/UFRJ 
foram coletados: (1) cidade e bairro de origem (área programática), (2) gênero, 
(3) idade, (4) hábitos (tabagista, ex-tabagista ou não tabagista, e usuários de 
bebida alcoólica independente de ser etilista social ou não, ex-etilista e não 
etilista) e (5) diagnóstico final. 
O local de moradia dos pacientes posteriormente foi dividido por 
cidades. Os bairros da cidade do Rio de Janeiro foram alocados em grupos de 
acordo com a divisão e classificação do Ministério da Saúde em áreas 
programáticas. Atualmente, 10 áreas programáticas (Figuras 8) são 
identificadas no Município do Rio de Janeiro, sendo: 
• AP 1.0 - Benfica, Caju, Catumbi, Centro, Cidade Nova, Estácio, 
Gamboa, Mangueira, Paquetá, Rio Comprido, Santa Teresa, Santo 
Cristo, São Cristóvão, Saúde e Vasco da Gama. 
• AP 2.1 - Botafogo, Catete, Copacabana, Cosme Velho, Flamengo, 
Gávea, Glória, Humaitá, Ipanema, Jardim Botânico, Lagoa, Laranjeiras, 
Leblon, Leme, Rocinha, São Conrado, Urca e Vidigal. 
• AP 2.2 - Alto da Boa Vista, Andaraí, Grajaú, Maracanã, Praça da 
Bandeira, Tijuca e Vila Isabel. 
20	
	
• AP 3.1 - Bonsucesso, Brás de Pina, Complexo do Alemão, Cordovil, Ilha 
do Governador, Jardim América, Manguinhos, Maré, Olaria, Parada de 
Lucas, Penha Circular, Penha, Ramos e Vigário Geral. 
• AP 3.2 - Abolição, Água Santa, Cachambi, Del Castilho, Encantado, 
Engenho da Rainha, Engenho de Dentro, Engenho Novo, Higienópolis, 
Inhaúma, Jacaré, Jacarezinho, Lins de Vasconcelos, Maria da Graça, 
Méier, Piedade, Pilares, Riachuelo, Rocha, Sampaio, São Francisco 
Xavier, Todos os Santos e Tomás Coelho. 
• AP 3.3 - Acari, Anchieta, Barros Filho, Bento Ribeiro, Campinho, 
Cascadura, Cavalcanti, Coelho Neto, Colégio, Costa Barros, Engenheiro 
Leal, Guadalupe, Honório Gurgel, Irajá, Madureira, Marechal Hermes, 
Oswaldo Cruz, Parque Anchieta, Parque Columbia, Pavuna, Quintino 
Bocaiuva, Ricardode Albuquerque, Rocha Miranda, Turiaçu, Vaz Lobo, 
Vicente de Carvalho, Vila da Penha, Vila Kosmos e Vista Alegre. 
• AP 4.0 - Barra da Tijuca, Camorim, Cidade de Deus, Grumari, 
Itanhangá, Jacarepaguá, Joá, Recreio dos Bandeirantes, Vargem 
Grande e Vargem Pequena. 
• AP 5.1 - Bangu, Campo dos Afonsos, Deodoro, Jardim Sulacap, 
Magalhães Bastos, Padre Miguel, Realengo, Senador Camará e Vila 
Militar. 
• AP 5.2 - Barra de Guaratiba, Campo Grande, Cosmos, Guaratiba, 
Inhoaíba, Santíssimo, Senador Vasconcelos e Pedra de Guaratiba. 
• AP 5.3 - Paciência, Santa Cruz e Sepetiba 
(http://cvasrio.blogspot.com.br/2012/02/areas-programaticas-bairros.html 
- acesso fevereiro de 2016; 
http://www.rio.rj.gov.br/dlstatic/10112/1529762/DLFE-220205.pdf/1.0 - 
acesso fevereiro de 2016). 
 
21	
	
 
 Figura 8 – Mapa de Áreas Programáticas do Município do Rio 
de Janeiro de Acordo com o Ministério Saúde. 
 
Os diagnósticos finais foram categorizados após a extração de acordo 
com Neville et al., (2009) com pequenas modificações. Duas categorias 
adicionais, sem lesão e preparo para transplante, foram acrescentadas de 
acordo com as especificidades de atendimento do serviço de Estomatologia da 
FO/UFRJ. 
• alterações do desenvolvimento; 
• anomalias dentárias; 
• doenças da polpa e periápice; 
• doença periodontal; 
• infecções bacterianas, fúngicas e virais; 
• injúrias físico–químicas; 
• doenças alérgicas e imunológicas; 
• alterações patológicas do epitélio; 
• alterações patológicas das glândulas salivares; 
• neoplasias benignas dos tecidos moles; 
• neoplasias malignas; 
• distúrbios hematológicos; 
• alterações patológicas dos ossos gnáticos; 
• cistos do desenvolvimento; 
• cistos e tumores odontogênicos; 
• doenças sistêmicas; 
22	
	
• doenças dermatológicas; 
• dor orofacial; 
• outras condições patológicas; 
• sem lesão; 
• preparo transplante hepático; 
 
4.4	Análise	estatística	
 
Todas as informações obtidas foram compiladas em planilhas do 
programa Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office. Para a análise dos dados, 
foram utilizadas as ferramentas e fórmulas disponíveis no sistema Excel, como 
agregação de dados, média, variância, desvio padrão, dentre outras. A 
estrutura dos dados foi sistematicamente dividida em tabelas para melhor 
organização, para garantir consistência das informações e permitir que os 
resultados fossem analisados com confiabilidade e reprodutibilidade. Esses 
dados foram submetidos a análises descritivas e foram analisadas pelo 
programa SPSS 20.0 (IBM, Armonk, EUA). O teste qui-quadrado foi utilizado 
para verificar a associação entre os dados dicotômicos, e o teste t de Student 
para avaliar os dados mensuráveis. O nível de significância escolhido foi p < 
0,05. 
 
4.5	Considerações	éticas	
	
Esta pesquisa foi submetida ao Comitê de Ética em Pesquisa da 
Universidade Federal do Rio de Janeiro e aprovada em 30 de junho de 2016, 
apresentando número de protocolo: 56248016.3.0000.5257 (Anexo 2). Os 
pesquisadores deste estudo solicitaram perante o Comitê de Ética em 
Pesquisa a dispensa da utilização do TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E 
ESCLARECIDO – TCLE, tendo em vista que para a realização desta pesquisa 
foram utilizados dados secundários obtidos a partir de informações já 
coletadas, pois trata - se de um estudo retrospectivo com uso de prontuários 
23	
	
eletrônicos. Nestes termos, os pesquisadores que participam deste estudo, 
comprometeram–se a cumprir todas as diretrizes e normas regulamentadoras 
descritas nas Resoluções 466 de 2012, e suas complementares, no que diz 
respeito ao sigilo e confidencialidade dos dados utilizados. 
24	
	
5 – RESULTADOS 
 
5.1 EstomatoWeb Scraper e coleta de dados 
O software EstomatoWeb Scraper possibilitou a transferência das informações 
dos registros de 343 pacientes que estavam inseridos no programa Estomato 
Web em apenas 4 minutos (Figura 9), para uma planilha do Microsoft Excel 
2007 do Microsoft Office (Figura 10). Entretanto, esse tempo poderá sofrer 
alterações para mais ou para menos, de acordo com a capacidade/qualidade 
da conexão com a internet do usuário e pelo número total de pacientes do 
banco de dados. 
 
 
Figura 9 – Extração dos dados dos pacientes do Estomato Web – novembro de 2016. 
 
 
 
Figura 10 – Planilha do Microsoft Excel 2007 do Microsoft Office gerada a partir da 
extração feita com o programa EstomatoWeb Scraper. 
25	
	
5.2 Perfil epidemiológico dos pacientes da clínica de Estomatologia da 
UFRJ cadastrados no Estomato Web no período de março de 2014 a 
setembro de 2016 
 
 Após a análise dos dados, um total de 128 indivíduos foram excluídos 
do estudo porque as informações estavam incompletas ou mal preenchidas, 
restando o número final total de 215 pacientes. As informações foram 
analisadas considerando a porcentagem e total de pacientes em cada 
categoria selecionada. 
 Quanto ao gênero, dos 215 pacientes incluídos no estudo, 148 (68,8%) 
eram do gênero feminino e 67 (31,2%) do masculino (Figura 11). 
 
 
Figura 11 – Frequência de pacientes por gênero. 
 
A idade dos 215 pacientes variou de 1 a 89 anos. Posteriormente, os 
pacientes foram divididos em 3 grupos maiores para facilitar a análise 
estatística, estes grupos foram: jovens, de 0 a 18 anos (27 pacientes, 12,6%), 
adultos, de 19 a 59 anos (115 pacientes, 53,5%) e idosos com idade maior ou 
igual a 60 anos (73 pacientes, 34%) (Figura12). 
 
26	
	
 
Figura 12 – Frequência de pacientes por faixa etária. 
 
 A faixa etária com mais alocações de pacientes foi a de 51 a 60 anos, 
seguida pela faixa de 61 a 70 anos, e a média de idade foi de 53 anos. A 
associação entre idade e gênero mostrou que no sexo masculino, a idade mais 
comum foi de 49 anos, com 1,9% do total de pacientes, e no sexo feminino a 
idade mais comum foi de 53 anos, com 4,2% do total da amostra. A divisão por 
gênero no grupo de jovens foi de 12 (5,6%) pacientes do sexo masculino, e 15 
(7,0%) de pacientes do sexo feminino, no grupo de adultos, 37 (17,2%) 
pacientes do sexo masculino e 78 (36,3%) do sexo feminino; já no grupo de 
idosos, esse valor foi de 18 (8,4%) de pacientes do sexo masculino e 55 
(25,6%) de pacientes do sexo feminino, como pode ser observado na Figura 
13. 
 
27	
	
 
Figura 13 – Associação entre gênero e faixa etária. 
 
Com relação à cidade, o Município do Rio de Janeiro foi o que 
apresentou o maior número de indivíduos, 140 (65,12%) pacientes. Dos outros 
municípios, os que apresentaram o maior número de indivíduos foram: Duque 
de Caxias (4,65%), São João de Meriti (3,72%) e São Gonçalo (3,72%). 
Dos 160 bairros do município do Rio de Janeiro, foram identificados 
indivíduos de 63 bairros, sendo o que apresentou o maior número de pacientes 
foi a Ilha do Governador, com 18 pacientes (12,86%). O segundo bairro com 
maior prevalência foi Bonsucesso com 9 pacientes (6,47%), seguido pelo bairro 
de Jacarepaguá com 8 pacientes (5,71%) e Vila da Penha com 6 pacientes 
(4,32%). 
Os bairros de origem dos indivíduos moradores da cidade do Rio de 
Janeiro foram divididos em áreas programáticas de acordo com a divisão e 
classificação do Ministério da Saúde. A área AP 3.1 foi a que apresentou o 
maior número de pacientes por bairros, com 41 indivíduos, representando 
19,1% do total de pacientes; e a área AP 3.3 foi a segunda área com a maior 
prevalência de indivíduos, com 24 pacientes (11,2%). Com relação às outras 
28	
	
áreas, encontrou-se: 18 (8,4%) indivíduos na área AP 4.0; 11 (5,1%) pacientes 
na área AP 3.2; 10 (4,7%) pacientes na área AP 5.1; 9 (4,2%) indivíduos nas 
áreas AP 2.1 e AP 2.2; 8 (3,7%) pacientes na área AP 5.2; 7 (3,3%) pacientes 
na área AP 1.0; e, 3 (1,4%) pacientes foram identificados na área AP 5.3. Estes 
resultados podem ser observados na Figura 14. 
 
 
 
Figura 14 – Porcentagem de pacientes por área programática. 
 
 De acordocom o gênero, a área programática que apresentou o maior 
número de pacientes do sexo masculino foram as áreas AP 3.1 e AP 4.0 com 
9(4,2%) pacientes em cada; já para o sexo feminino, as áreas com maior 
número de indivíduos foram a área AP3.1 com 32 (14,9%) pacientes, seguida 
pela área AP 3.3 com 17 (7,9%). De acordo com a idade, no grupo de jovens, a 
área com maior número de pacientes foi a área AP 3.1 com 9 (4,2%) 
indivíduos, seguida pela área AP 4.0 com 3 (1,4%) pacientes. No grupo de 
adultos, a área AP 3.1 também foi a que apresentou a maior prevalência, com 
18 (8,4%) pacientes; seguida pela área AP 3.3 com 15 (7,0%) indivíduos. No 
grupo de idosos, a distribuição também foi semelhante ao grupo de jovens e 
adultos, com maior freqüência de indivíduos na área AP 3.1 com 14 (6,5%) 
pacientes, seguida pela área AP 3.3 com 7 (3,3%) indivíduos identificados 
nessa área. 
29	
	
 Com relação aos hábitos, os pacientes não tabagistas foram os mais 
prevalentes, com 167 pacientes (77,7%), os tabagistas e ex-tabagistas 
apresentaram a mesma frequência, com 24 pacientes em cada grupo (11,2%). 
Os pacientes não etilistas também representaram a maioria, com 188 
indivíduos (80,4%), ocorrendo menor prevalência de pacientes etilistas, 27 
indivíduos (12, 6%) (Figura 15 e 16). Neste estudo, o número de prontuários 
válidos que foram analisados, não mostraram pacientes ex-etilistas. 
 
 
Figura 15 – Frequência de pacientes fumantes, não fumantes e que pararam de 
fumar. 
 
 
Figura 16 – Frequência de pacientes etilistas e não etilistas. 
30	
	
 
Quando realizada a associação do hábito de tabagismo com gênero, foi 
observado, que dos pacientes tabagistas, não tabagistas, e ex-tabagistas, a 
maioria dos pacientes era do gênero feminino. Com uma frequência de 18 
pacientes (8,4%), 115 pacientes (53,5%) e 15 pacientes (7%) respectivamente. 
Com relação ao gênero masculino a frequência de pacientes foi a seguinte, 6 
pacientes tabagistas (2,8%), 52 pacientes não tabagistas (24,2%), e 9 ex-
tabagistas (4,2%), como observado na Figura 17. 
 
 
Figura 17 – Frequência de pacientes fumantes, não 
fumantes e que pararam de fumar por gênero. 
 
Considerando a associação do hábito de tabagismo com faixa etária, os 
pacientes jovens apresentaram as seguintes porcentagens, 0 pacientes 
tabagistas (0%), 27 não tabagistas (12,6%), e 0 pacientes ex-tabagistas (0%). 
Dentre os pacientes adultos, 16 pacientes eram tabagistas (7,4%), 86 não 
tabagistas (40%), e 13 pacientes ex-tabagistas (6%). Já os pacientes idosos, 8 
31	
	
pacientes eram tabagistas (3,7%), 54 não tabagistas (25,1%), 11 pacientes ex-
tabagistas (5,1%), como observado na Figura 18. 
 
 
 
Figura 18 – Frequência de pacientes fumantes, não 
fumantes e que pararam de fumar por faixa etária. 
 
Quando realizada a associação do hábito de etilismo com gênero, foi 
observado, que nos pacientes etilistas e não etilistas, a maioria dos pacientes 
eram do gênero feminino. Com uma frequência de 18 pacientes (8,4%) e 130 
pacientes (60,5%) respectivamente. Com relação ao gênero masculino a 
frequência de pacientes foi a seguinte, 9 pacientes etilistas (4,2%), 58 
pacientes não etilistas (27%) (Figura 19). 
32	
	
 
Figura 19 – Frequência de pacientes etilistas e não 
etilistas por gênero. 
 
 
Considerando a associação do hábito de etilismo com faixa etária, os 
pacientes jovens apresentaram as seguintes porcentagens, 0 pacientes etilistas 
(0%) e 27 não etilistas (12,6%). Dentre os pacientes adultos, 21 eram etilistas 
(9,8%), e 94 eram não etilistas (43,7%). Já no grupo dos pacientes idosos, 6 
eram etilistas (2,8%) e 67 não etilistas (31,2%) como observado na Figura 20. 
 
33	
	
 
Figura 20 – Frequência de pacientes etilistas e 
não etilistas por faixa etária. 
 
 
Quando foi realizada a análise dos diagnósticos finais, ao todo, 112 
condições foram diagnosticadas na população estudada. Estas, foram 
posteriormente divididas em categorias baseadas na classificação de Neville et 
al., (2009), com pequenas modificações; sendo adicionadas duas categorias, 
sem lesão e preparo para transplante, de acordo com especificidades do 
Serviço. As categorias que apresentaram maior prevalência foram a de dor 
facial e neuromuscular com 41 casos (19,1%), neoplasias benignas dos tecidos 
moles com 23 casos (10,7%), alterações patológicas do epitélio com 17 casos 
(7,9%), alterações patológicas das glândulas salivares e neoplasias malignas 
com 16 casos cada (7,4%), doenças da polpa e periápice com 15 casos (7%), e 
as doenças alérgicas e imunológicas com 14 casos (6,5%), como pode ser 
observado na Figura 17. Os pacientes que foram alocados na categoria sem 
lesão eram aqueles que não apresentavam alteração da normalidade como 
linfonodos aumentados e grânulos de Fordyce. Essa categoria apresentou um 
número pequeno de pacientes por grupo 4 (1,9%) e por esse motivo, não foi 
realizada correlação estatística para essa categoria. 
34	
	
 
 
Figura 21 – Diagnósticos mais frequentes de acordo com as diferentes categorias de 
alterações orais. 
 
 
Os cistos e tumores odontogênicos e a dor facial e neuromuscular foram 
mais frequentes em adultos e idosos, respectivamente (p = 0,035 e p = 0,002, 
respectivamente). Já a categoria de neoplasias benignas dos tecidos moles 
apresentou maior frequência no grupo de adultos (p = 0,003). Estes resultados 
podem ser observados na Tabela 1. 
 
 
 Tabela 1 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 
indivíduos incluídos no estudo com a idade. 
Categorização das alterações 
orais 
Jovens 
 N= 26 
Adultos 
N= 115 
Idosos 
 N= 73 
Total 
N=215 P 
Cistos e Tumores Odontogênicos 3 (1,4%) 6 (2,8%) 0 (0,0%) 9 0,035 
Dor Orofacial 0 (0,0%) 19 (8,8%) 
22 
(10,2%) 41 0,002 
Doenças Alérgicas e Imunológicas 0 (0,0%) 6 (2,8%) 8 (3,7%) 14 0,102 
Doenças da Polpa e Periápice 2 (0,9%) 11 (5,1%) 2 (0,9%) 15 0,200 
Infecções Fúngicas, Bacterianas e 
Virais 3 (1,4%) 4 (1,9%) 2 (0,9%) 9 0,153 
Injúrias Físico-químicas 0 (0,0%) 6 (2,8%) 3 (1,4%) 9 0,476 
Alterações Patológicas do Epitélio 2 (0,9%) 9(4,2%) 6 (2,8%) 17 0,990 
Alterações Patológicas das 
Glândulas Salivares 3 (1,4%) 7 (3,3%) 6 (2,8%) 16 0,368 
Neoplasias Benignas dos Tecidos 
Moles 1 (0,5%) 20 (9,3%) 2 (0,9%) 23 0,003 
Neoplasias Malignas 2 (0,9%) 10 (4,7%) 4(1,9%) 16 0,715 
 
35	
	
Não foi observada correlação estatisticamente significante entre as 
diferentes categorias de lesões e o gênero dos indivíduos incluídos no estudo 
(Tabela 2). 
 
Tabela 2 – Associação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 
215 indivíduos incluídos no estudo com o gênero. 
 Gênero 
Categorização das alterações orais 
Masculino 
N= 68 
Feminino 
N= 148 P 
Cistos e Tumores Odontogênicos 2 (0,9%) 7 (3,3%) 0,724 
Dor Orofacial 8 (3,7%) 33 (15,7%) 0,092 
Doenças Alérgicas e Imunológicas 2 (0,9%) 12 (5,6%) 0,234 
Doenças da Polpa e Periápice 4 (1,9%) 11 (5,1%) 0,781 
Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 4 (1,9%) 5 (2,3%) 0,465 
Injúrias Físico-químicas 4 (1,9%) 5 (2,3%) 0,465 
Alterações Patológicas do Epitélio 6 (2,8%) 11 (5,1%) 0,786 
Alterações Patológicas das Glândulas 
Salivares 5 (2,3%) 11 (5,1%) 1,000 
Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 4 (1,9%) 19(8,8%) 0,158 
Neoplasias Malignas 9 (4,2%) 7(3,3%) 0,450 
 
Quando realizada a associação com os hábitos de etilismo e tabagismo, 
a frequência de pacientes etilistas que apresentavam Neoplasias malignas foi 
maior do que os não etilistas (Tabela 3) e essa frequência foi maior nos 
pacientes tabagistas do que nos pacientes não tabagistas (Tabela 4). 
 
Tabela 3 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 
indivíduos incluídos no estudo com o hábito de etilismo. 
 Etilismo 
Categorização das alterações orais 
Etilista 
N= 27 
Não Etilista 
N= 188 P 
Cistos e Tumores Odontogênicos 1 (0,5%) 8 (3,7%) 1,000 
Dor Orofacial 4 (1,9%) 37 (17,2%) 0,793Doenças Alérgicas e Imunológicas 1 (0,5%) 13 (6,0%) 1,000 
Doenças da Polpa e Periápice 1 (0,5%) 14 (6,5%) 0,700 
Infecções Fúngicas, Bacterianas e Virais 1 (0,5%) 8 (3,7%) 1,000 
Injúrias Físico-químicas 3 (1,4%) 6 (2,8%) 0,089 
Alterações Patológicas do Epitélio 0 (0,0%) 17 (7,9%) 0,138 
Alterações Patológicas das Glândulas 
Salivares 0 (0,0%) 16 (7,4%) 0,231 
Neoplasias Benignas dos Tecidos Moles 4 (1,9%) 19 (8,8%) 0,503 
Neoplasias Malignas 10 (4,7%) 6 (2,8%) 0,007 
 
 
 
36	
	
Tabela 4 – Correlação das diferentes categorias de lesões diagnosticadas nos 215 
indivíduos incluídos no estudo com o hábito do tabagismo. 
 Tabagismo 
Categorização das alterações 
orais 
Fumante 
N= 24 
Não 
Fumante N= 
167 
Parou de 
Fumar N= 
24 P 
Cistos e Tumores Odontogênicos 1 (0,5%) 8 (3,7%) 0 (0,0%) 0,549 
Dor Orofacial 6 (2,8%) 32 (14,9%) 3 (1,4%) 0,544 
Doenças Alérgicas e Imunológicas 0 (0,0%) 11 (5,1%) 3 (1,4%) 0,214 
Doenças da Polpa e Periápice 2 (0,9%) 13 (6,0%) 0 (0,0%) 0,361 
Infecções Fúngicas, Bacterianas e 
Virais 0 (0,0%) 7 (3,3%) 2 (0,9%) 0,354 
Injúrias Físico-químicas 1 (0,5%) 6 (2,8%) 2 (0,9%) 0,556 
Alterações Patológicas do Epitélio 1 (0,5%) 14 (6,5%) 2 (0,9%) 0,771 
Alterações Patológicas das 
Glândulas Salivares 2 (0,9%) 10 (4,7%) 4 (1,9%) 0,173 
Neoplasias Benignas dos Tecidos 
Moles 3 (1,4%) 17 (7,9%) 3 (1,4%) 0,900 
Neoplasias Malígnas 5 (2,3%) 9 (4,2%) 2 (0,9%) 0,026 
 
 
Com relação aos diagnósticos finais, a condição patológica mais 
prevalente nos indivíduos incluídos no presente estudo foi a neuralgia do 
trigêmeo, diagnosticada em 19 pacientes (8,8%). Os pacientes que não 
apresentavam nenhuma condição patológica representaram a segunda 
prevalência, com 13 pacientes (6,0%). As outras alterações orais mais 
prevalentes foram a hiperplasia fibrosa com 12 pacientes (5,5%), disfunção 
temporomandibular e líquen plano com 8 pacientes em cada (3,7%), o 
carcinoma de células escamosas com 7 pacientes (3,2%), o granuloma 
piogênico e a síndrome da ardência bucal com 6 pacientes em cada (2,79%), 
como pode ser observado na Figura 16. 
37	
	
 
Figura 22 – Diagnósticos finais mais frequentes. 
 
A neuralgia do trigêmeo foi mais frequente na faixa etária de idosos (p = 
0,01) (Tabela 5). Entretanto, não houve significância quando a mesma foi 
correlacionada com gênero e hábitos (Tabelas 6 e 7). 
 
Tabela 5 – Associação das alterações orais mais prevalentes com a idade. 
Alterações orais 
Jovens 
N= 26 
Adultos 
N= 115 
Idosos 
N= 73 
TOTAL 
N=215 P 
Neuralgia do trigêmeo 0 (0,0%) 7 (3,3%) 12 (5,6%) 19 0,011 
Hiperplasia fibrosa 1 (0,5%) 9 (4,2%) 2 (0,9%) 12 0,301 
Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 5 (2,3%) 3 (1,4%) 8 0,549 
Líquen plano 0 (0,0%) 3 (1,4%) 5 (2,3%) 8 0,180 
Carcinoma de células 
escamosas 0 (0,0%) 4 (1,9%) 3 (1,4%) 7 0,578 
Síndrome da ardência bucal 0 (0,0%) 2 (0,9%) 4 (1,9%) 6 0,203 
Granuloma piogênico 0 (0,0%) 6 (2,8%) 0(0,0%) 6 0,068 
 
Em relação ao gênero, o carcinoma de células escamosas foi mais 
comum no gênero masculino (p = 0,032), conforme demonstrado na tabela 6. 
 
 
 
 
 
 
 
38	
	
Tabela 6 – Associação das alterações orais mais prevalentes com 
gênero. 
 Gênero 
Alterações orais 
Masculino 
N= 68 
Feminino 
N= 148 P 
Neuralgia do trigêmeo 3 (1,4%) 16 (7,4%) 0,194 
Hiperplasia fibrosa 2 (0,9%) 10 (4,7%) 0,349 
Disfunção temporomandibular 3 (1,4%) 5 (2,3%) 0,707 
Líquen plano 2 (0,9%) 6 (2,8%) 1,000 
Carcinoma de células 
escamosas 5 (2,3%) 2(0,9%) 0,032 
Síndrome da ardência bucal 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,668 
Granuloma piogênico 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,668 
 
Com relação aos hábitos de tabagismo e etilismo, o carcinoma de 
células escamosas foi mais comum em pacientes com o hábito do tabagismo (p 
= 0,005) e e em pacientes não etilistas (p = 0,042), o que pode ser observado 
nas Tabelas 7 e 8. E o líquen plano também foi mais frequente nos pacientes 
com o hábito do tabagismo (p = 0,042) (Tabela 7). 
 
Tabela 7 – Associação das alterações orais mais prevalentes com o hábito do 
tabagismo. 
 Tabagismo 
Alterações orais 
Fumante 
N= 24 
Não 
Fumante 
N= 167 
Parou de 
Fumar 
N= 24 P 
Neuralgia do trigêmeo 2 (0,9%) 14 (6,5%) 3 (1,4%) 0,799 
Hiperplasia fibrosa 1 (0,5%) 8 (3,7%) 3 (1,4%) 0,291 
Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 8 (3,7%) 0 (0,0%) 0,303 
Líquen plano 0 (0,0%) 5 (2,3%) 3 (1,4%) 0,042 
Carcinoma de células 
escamosas 3 (1,4%) 2 (0,9%) 2 (0,9%) 0,005 
Síndrome da ardência bucal 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0 (0,0%) 0,643 
Granuloma piogênico 0 (0,0%) 6 (2,8%) 0 (0,0%) 0,412 
 
 
 
 
 
 
 
 
39	
	
Tabela 8 – Associação das alterações orais mais prevalentes com hábito de 
etilismo. 
 Etilismo 
Alterações orais 
Etilista 
N= 27 
Não Etilista 
N= 188 P 
Neuralgia do trigêmeo 3 (1,4%) 16 (7,4%) 0,714 
Hiperplasia fibrosa 2 (0,9%) 10 (4,7%) 0,561 
Disfunção temporomandibular 0 (0,0%) 8 (3,7%) 0,600 
Líquen plano 1 (0,5%) 7 (3,3%) 1,000 
Carcinoma de células escamosas 3 (1,4%) 4 (1,9%) 0,044 
Síndrome da ardência bucal 0 (0,0%) 6 (2,8%) 1,000 
Granuloma piogênico 1 (0,5%) 5 (2,3%) 0,558 
 
Quanto às outras condições, não foram observadas diferenças 
estatísticas em relação à faixa etária, gênero, área programática e hábitos. 
40	
	
6 – DISCUSSÃO 
 
 Atualmente, existe um único sistema de registro eletrônico de saúde 
voltado para Estomatologia na América do Sul, o Estomato Web. Este 
prontuário eletrônico em odontologia é disponibilizado online pela Sociedade 
Brasileira de Estomatologia e Patologia Oral (SOBEP), e já foi avaliado no 
trabalho de Brailo et al. (2015), apresentando qualidades muito satisfatórias 
para o armazenamento de informações de pacientes e criação de um banco de 
dados único. Esse prontuário vem sendo utilizado no Serviço de Estomatologia 
da FO/UFRJ desde 2014, e após a implementação deste sistema, assim como 
relatado nos estudos de Finkeissen et al. (2003), Bowens et al. (2010) e 
Coorevits et al. (2016), o armazenamento e a administração dos dados 
coletados dos pacientes foram otimizados, auxiliando na prestação de 
assistência, melhorando o fluxo de trabalho e a busca de informações para a 
realização de pesquisas clínicas. 
As vantagens deste software relatadas no estudo de Brailo et al. (2015) 
foram também observadas pelos usuários deste sistema no Serviço de 
Estomatologia da FO/UFRJ. O Estomato Web é um programa de fácil 
aquisição, uma vez que é disponibilizado online para os sócios da SOBEP, não 
precisa ser baixado e instalado nos computadores do serviço e possui acesso 
remoto de qualquer computador, o que facilita o acesso ao sistema. Possui 
excelente integração com os usuários, e a utilização de login de usuário e 
senha garante um padrão de segurança dos dados inseridos no software 
(Brailo et al.,2015). Entretanto, este programa apresenta algumas 
desvantagens. Como a necessidade de instalação de computadores para o uso 
do software, e como o Estomato Web é um sistema online, quando não há 
conexão com a internet, ou quando a conexão apresenta uma baixa qualidade, 
não há possibilidade de acesso às informações registradas, ou esse acesso 
torna-se muito difícil, impedindo o gerenciamento dos dados. Além disso, 
podemos citar também como as barreiras de implementação e 
operacionalização do programa e a incapacidade do sistema de coletar várias 
informações de uma única vez. 
41	
	
As barreiras observadas durante a utilização do software Estomato Web 
foram principalmente relacionadas a utilização e a manipulação do sistema. 
Assim como relatado por Brailo et al. (2015), esse sistema é difícil de ser 
preenchido por alunos de graduação, e, além disso, como são inúmeras 
informações que precisam ser preenchidas no software, o preenchimento 
demanda muito tempo dos profissionais, levando a necessidade de 
atendimentos mais demorados para o registro das informações, além da 
necessidade de treinamento para sua utilização. A falta de conhecimento sobre 
os aspectos do armazenamento