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Existe uma pergunta que o campo dos cuidados paliativos vem tentando responder com rigor científico crescente: como identificar, entre os milhões de pessoas com doenças crônicas avançadas, aquelas que precisam de suporte paliativo antes de uma crise? Uma revisão sistemática publicada em janeiro de 2026 no Journal of Clinical Medicine analisou 35 estudos e 13 ferramentas desenvolvidas para essa finalidade — incluindo 4 baseadas em inteligência artificial. O achado central é desconfortável e pedagogicamente importante: a maioria das ferramentas mede quando o paciente vai morrer, não o que ele precisa de cuidado.
O que são ferramentas de triagem paliativa e por que importam
Ferramentas de triagem paliativa (palliative care screening tools) são instrumentos clínicos estruturados que buscam identificar, de forma sistemática, pacientes com doenças crônicas avançadas que poderiam se beneficiar de uma avaliação paliativa especializada. A premissa é simples: a referência precoce para cuidados paliativos — documentada por ensaios clínicos como o estudo de Temel e colaboradores desde 2010 — está associada a melhora sintomatológica, menor utilização de recursos intensivos no fim da vida e, em algumas populações, até maior sobrevida. Mas para que o encaminhamento aconteça, alguém precisa reconhecer a necessidade. E é exatamente essa lacuna que as ferramentas de triagem tentam preencher.
O contexto epidemiológico reforça a urgência: a Organização Mundial da Saúde estima que 56,8 milhões de pessoas no mundo necessitam de cuidados paliativos — a maioria portadora de doenças cardiovasculares (38,5%), câncer (34%), doenças respiratórias crônicas (10,3%), HIV (5,7%) e diabetes (4,6%). Dessas, estima-se que apenas 12% chegam a receber alguma forma de suporte paliativo estruturado. A triagem precoce é, portanto, um problema de saúde pública — não apenas uma questão clínica individual.
O que a revisão sistemática de 2026 encontrou
A revisão de Bustamante-Fermosel e colaboradores (Research in Palliative Care HUIL-Group) seguiu as diretrizes PRISMA 2020 e o protocolo COSMOS-E, com busca abrangente em seis bases eletrônicas cobrindo publicações de 2000 a 2025. De 4.820 artigos identificados, 35 foram incluídos: 13 relataram o desenvolvimento de ferramentas de triagem e 22 focaram em validação externa. Entre as ferramentas tradicionais, os instrumentos mais estudados incluem o GSF-PIG (Gold Standards Framework Prognostic Indicator Guidance), o NECPAL CCOMS-ICO, o SPICT (Supportive and Palliative Care Indicators Tool), o TW-PCST e o ProPal-COPD. O desempenho preditivo geral é moderado: a área sob a curva ROC (AUC) varia entre 0,68 e 0,89 nos estudos de validação externa — o que os próprios autores classificam como acurácia preditiva moderada a boa, mas com erros clinicamente relevantes ainda presentes.
A heterogeneidade entre os estudos foi substancial o suficiente para impedir metanálise — uma limitação reconhecida pelos autores que recomenda cautela na comparação direta entre ferramentas. Diferentes populações-alvo, horizontes de predição (6, 12 ou 24 meses) e variabilidade nos pontos de corte utilizados tornam a síntese quantitativa inviável. O que emerge com clareza, no entanto, é o padrão de foco: a maioria das ferramentas utiliza a predição de morte como desfecho principal. Dos 9 instrumentos tradicionais analisados, apenas dois — o NECPAL e o TW-PCST — incorporam dimensões psicológicas e espirituais, e mesmo assim de forma limitada ou secundária.
A inteligência artificial no campo paliativo: promessas e lacunas atuais
A revisão identificou quatro ferramentas desenvolvidas com técnicas de inteligência artificial: um modelo de rede neural profunda (deep neural network) de Avati e colaboradores (2018), uma rede LSTM (Long Short-Term Memory) de Wang e colaboradores (2019), um conjunto de modelos de aprendizado de máquina de Cary e colaboradores (2021) e um modelo híbrido AdaBoost/GMLP de Zhang e colaboradores (2021). Todos foram treinados em dados de prontuário eletrônico e todos foram desenhados para prever mortalidade em horizontes de 30 dias a 1 ano. Nenhum foi desenvolvido com o objetivo primário de avaliar necessidades paliativas multidimensionais. E — achado de importância crítica — nenhum foi submetido a validação externa em populações independentes das utilizadas em seu desenvolvimento.
A ausência de validação externa é uma limitação metodológica grave no contexto clínico. Modelos treinados em um único sistema de saúde ou prontuário eletrônico específico tendem ao overfitting — desempenho inflado na população de treinamento que não se reproduz em populações independentes. Para o campo paliativo, onde a implementação de ferramentas algorítmicas pode influenciar decisões de alocação de recursos e referência especializada, a ausência de validação externa representa um risco real de generalização indevida. Os próprios autores da revisão afirmam: “Todos os modelos de IA identificados foram desenhados para prever mortalidade, e não necessidades paliativas multidimensionais.”
O problema do comparador-ouro — por que medir morte não é o mesmo que medir necessidade
O achado mais estruturalmente relevante da revisão é também o mais silencioso: não existe consenso científico sobre o que constitui o “comparador-ouro” (gold standard) para necessidade paliativa. Na ausência desse consenso, a maioria dos estudos recorre ao desfecho mais objetivamente mensurável e disponível nos registros clínicos: a mortalidade. O resultado é uma circularidade metodológica: as ferramentas de triagem são validadas por sua capacidade de prever quem vai morrer — e então utilizadas clinicamente para identificar quem precisa de cuidados paliativos, como se esses dois problemas fossem equivalentes. Eles não são.
Uma pessoa com doença crônica avançada pode ter probabilidade de sobrevida de 18 meses e necessidades paliativas intensas — dor descontrolada, sofrimento existencial, carga de cuidador crítica, decisões sobre diretivas antecipadas que precisam ser discutidas. Outra pode ter prognóstico de 3 meses e estar bem controlada sintomaticamente, com suporte familiar sólido e autonomia para as decisões que a preocupam. A triagem baseada em mortalidade identificará mais provavelmente a segunda do que a primeira — invertendo a prioridade clínica. Os próprios autores concluem que “a avaliação especializada em cuidados paliativos pode ser um padrão de referência mais adequado para identificar necessidade paliativa do que desfechos de mortalidade.”
O que o CUIDAR+ vê: da triagem de mortalidade à abordagem paliativa integrada precoce
Para o CUIDAR+, os achados desta revisão confirmam um princípio que sustenta a Clínica Ampliada: a pergunta que organiza a triagem determina o que o sistema de saúde consegue enxergar. Se a pergunta é “esse paciente vai morrer em breve?”, o sistema consegue identificar risco prognóstico — mas permanece cego para dor emocional, vínculo espiritual, isolamento social e perda de identidade que são dimensões centrais do sofrimento paliativo. Se a pergunta fosse “como esse paciente quer viver?”, o sistema seria forçado a desenvolver instrumentos capazes de capturar essas dimensões.
Os próprios autores da revisão propõem uma mudança terminológica com implicações profundas: substituir “cuidados paliativos” por “abordagem paliativa integrada precoce” (integrated early palliative approach). A proposta não é apenas semântica — é um convite a reposicionar a triagem como identificação de necessidade de cuidado integral, não como sinalização de terminalidade iminente. Esse reposicionamento exige ferramentas que incorporem explicitamente as dimensões psicológica, espiritual e social que os autores mostram estarem ausentes ou marginais na maioria dos instrumentos atualmente disponíveis.
No contexto do sistema de saúde brasileiro, onde o acesso a equipes especializadas em cuidados paliativos é geograficamente concentrado e cronicamente insuficiente, a triagem precoce tem importância ainda maior — porque é justamente a identificação precoce que permite o planejamento antecipado do cuidado antes das crises agudas que sobrecarregam as urgências e UTIs. Mas uma triagem que identifica apenas risco de morte no curto prazo, e não necessidade de cuidado integral, serve mais à gestão de leitos do que à centralidade no paciente. Desenvolver ou adaptar instrumentos que incorporem as dimensões que esta revisão mostra estarem faltando é uma agenda de pesquisa e formação que o campo paliativo brasileiro precisa assumir.
Baseado em: Bustamante-Fermosel A, Chacón-Moreno AD, Hennekinne L, Gil-Gil F, Notario-Leo H, Larrainzar-Garijo R, Torres-Macho J, Franco-Moreno A, García Melcón G; on behalf of the Research in Palliative Care HUIL-Group. Screening Tools for the Early Identification of Palliative Care Needs in Patients with Advanced Chronic Conditions: An Updated Systematic Review. J Clin Med. 2026;15:919. DOI: 10.3390/jcm15030919. Este conteúdo tem finalidade exclusivamente educacional e científica, em conformidade com a CFM Resolução nº 2.336/2023. Responsável científica: Dra. Isis A. Cunácia Massaro — Medicina Interna, Nefrologia, Cuidados Paliativos, Bioética Clínica.