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Aplicativo para portadores de doença hepática gordurosa não alcóolica na manutenção de uma dieta saudavél

A doença hepática gordurosa não alcoólica (DHGNA) é a doença crônica do fígado mais prevalente nos países ocidentais, e as estimativas sugerem que será a causa mais comum de transplante hepático até o ano de 2030 no mundo inteiro.1 
A prevalência de sobrepeso na população brasileira é de 48%, além de 12,5% dos homens e 16,9% das mulheres serem obesas.2
A prevalência da DHGNA ainda não é conhecida no Brasil , um estudo brasileiro envolvendo 1.280 pacientes das várias regiões do país, identificaram obesidade e dislipidemia como os principais fatores de risco associados à DHGNA naquela população.3
O tratamento da DHGNA tem como princípios reduzir a resistência à insulina, o estresse oxidativo, a inflamação e a fibrose hepática, bem como controlar as condições associadas, como obesidade, diabetes, dislipidemia e hipertensão arterial. A terapia farmacológica pode ser usada para auxiliar na perda de peso em pacientes que não conseguem atingir as metas de perda ponderal por meio de dieta e exercício físico.4
Entretanto,a perda de peso alcançada por meio de mudanças de estilo de vida, com base na dieta e atividade física regular, continua sendo a principal medida terapêutica.5,6,7
O uso da tecnologia digital na forma de aplicativos para cuidados em saúde constitui um recurso com potencial para facilitar o registro alimentar e a análise dos dados em estudos dietéticos. 8,9 
Como atributo adicional, o uso desta tecnologia torna a coleta dos dados mais precisa e menos árdua, como se observou por meio de diversos tipos de ferramentas para a medição da ingestão alimentar. 8,10
É crescente o acesso da população à tecnologia: segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) 40,65% da população tinha acesso à internet no ano de 2010.11
Já estão disponíveis em diversos países ferramentas digitais para o monitoramento alimentar e que auxiliam os indivíduos a ampliar sua consciência sobre escolhas apropriadas.12
Referências Bibliográficas 
1.Byrne CD, Targher G: NAFLD: A multisystem disease. J Hepatol 62:S47-S64, 2015.
2. Ministério da Saúde SdVeS, Secretária de Gestão Estratégica e Participativa.  Vigitel Brasil 2008: vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico – Brasília: Ministério da Saúde, 2009. 2008.
3.Cotrim HP, Parise ER, Oliveira CP, Leite N, Martinelli A, Galizzi J, et al. Nonalcoholic fatty liver disease in Brazil. Clinical and histological profile. Ann Hepatol. 2010 Jan-Mar;10(1):33-7. 
4. Musso G, Gambino R, Cassader M, Pagano G. A meta-analysis of randomized trials for the treatment of nonalcoholic fatty liver disease. Hepatology. 2010 Jul;52(1):79-104.
5.Suzuki A, Lindor K, St Saver J, Lymp J, Mendes F, Muto A, et al. Effect of changes on body weight and lifestyle in nonalcoholic fatty liver disease. J Hepatol. 2005 Dec;43(6):1060-6. 
6.Ueno T, Sugawara H, Sujaku K, Hashimoto O, Tsuji R, Tamaki S, et al. Therapeutic effects of restricted diet and exercise in obese patients with fatty liver. J Hepatol. 1997 Jul;27(1):103-7. 
7. Sreenivasa Baba C, Alexander G, Kalyani B, Pandey R, Rastogi S, Pandey A, et al. Effect of exercise and dietary modification on serum aminotransferase levels in patients with nonalcoholic steatohepatitis. J Gastroenterol Hepatol. 2006 Jan;21(1 Pt 1):191-8.
8.Liu C, Zhu Q, Holroyd KA, Seng EK. Status and trends of mobile-health applications for iOS devices: a developer´s perspective. J Syst Software 2011; 84(11):2022-2033
9.Parker AG, Harper R, Grinter RE. Celebratory health technology. J Diab Science Techny 2011; 5(2):319- 324
10.Thompson FE, Subar AF, Loria CM, Reedy JL, Baranowshi T. Need for technological innovation in dietary assessment. J Am Diet Assoc 2011; 110(1):48-51
11.Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Brasil, redes: linhas telefônicas e assinantes de telefonia celular. Brasil. 2010. [Internet]. [acessado 2013 jul 15]. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/oaisesat/main.php
12Noronha J, Hysen E, Zhang H. PlateMate: crowdsourcing nutrition analysis from food photographs. In: UIST´11 Proceedings og the 24th annual ACM symposium on user interface software and technology. Washington: Harvard School of Engineering and Applied Sciences; 2011. p. 1-12