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RARAS - Rede Nacional de Doenças Raras

O Atlas Brasileiro Online de Doenças Raras é um serviço da Rede Nacional de Doenças Raras. Ele foi criado para disseminar informações sobre epidemiologia, quadro clínico, recursos diagnósticos e terapêuticos usados, e custos relacionados a doenças raras de origem genética e não genética no Brasil.

40

Centros de
coleta

68

Pesquisadores
 

22355

Registros
coletados

2605

Doenças raras atendidas

Centros Participantes
Legenda
* Os centros em vermelho no mapa possuem mais de uma classificação.
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Este formulário tem como objetivo coletar informações detalhadas sobre a sua associação, permitindo-nos ampliar sua visibilidade e fortalecer sua rede de contatos. Com os dados fornecidos, poderemos divulgar sua atuação no portal e nas redes sociais da Rede RARAS e do INRaras, conectando sua iniciativa a um público mais amplo e potencializando o impacto de suas ações.

Projetos
O projeto
Ampliando conhecimento sobre as doenças raras no Brasil
Rede nacional para doenças raras no Brasil. Coleta de dados e padronização para melhorar o atendimento de pacientes com doenças raras.
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Inquérito
Investigação abrangente no Brasil. Dados nacionais e otimização de recursos.
Investigação abrangente das doenças raras no Brasil, construindo uma base de dados nacional e otimizando recursos para atender às demandas populacionais.
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JAV - Jornada Assistencial de Valor
Avaliação da Jornada Assistencial de Valor para Doenças Raras no Brasil.
Parte da Rede Nacional de Doenças Raras, avalia a jornada assistencial de pacientes com doenças raras no Brasil, focando na eficiência e custo-efetividade.
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Doenças raras

As doenças raras podem ser definidas como aquelas que afetam até 65 pessoas em cada 100 mil, ou seja, 1,3 pessoas para cada 2.000 indivíduos. No Brasil, estima-se que cerca de treze milhões de pessoas possuem alguma doença rara.

Informações gerais sobre doenças raras

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Estatísticas e fatos interessantes

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Classificação e categorização de doenças raras (PNDR)

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Lista de doenças raras

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Pesquisa Científica
Explore o conhecimento, veja os trabalhos científicos publicados pelo projeto RARAS.

Após coletar, armazenar, processar e analisar os dados provenientes do projeto Rede Nacional de Doenças Raras, produzimos e publicamos estudos científicos para revistas e conferências científicas nacionais e internacionais.

Portanto, bem-vindo(a) a nossa lista de publicações. Essas publicações científicas representam um esforço contínuo para o entendimento e a explicação de fenômenos na área das doenças raras.

Esses esforços visam fornecer subsídios úteis e relevantes para a tomada de decisão baseadas em evidências no campo das doenças raras. Corroborando assim para o cumprimento dos objetivos gerais e específicos deste projeto.

Últimas publicações
ICD-10 - ORPHA: An Interactive Complex Network Model for Brazilian Rare Diseases

Mariane Barros Neiva , Bibiana Mello de Oliveira , Amanda Maria Schmidt , Victória Machado Scheibe , Júlia Cordeiro Milke, Mariana Lopes dos Santos , Diego Bettiol Yamada, Márcio Eloi Colombo Filho, Giovane Thomazini Soares , et al.

A disease is considered rare if it has a low prevalence. It is estimated that around 400 million people worldwide have a rare disease, including 15 million in Brazil. Consequently, it became a public health priority for the World Health Organization and the Brazilian Health Ministry. In 2014, the Brazilian government launched a national policy regarding the care for rare patients', the Ordinance nº199. The national politic defines guidelines, procedures, and descriptions of rare disease codes to provide access and diagnosis in the public health system to reduce mortality and improve patient's quality of life. Diseases are identified according to the International Classification of Diseases 10th Revision, a widely used terminology in this context. However, there are also different terminologies to codify a rare disease, such as the ORPHAcode provided by Orphanet. This paper proposes a complex network model using the terminologies' relationship to show that the International Classification of Diseases 10th Revision may be generic for diagnosing rare Brazilian patients. Moreover, there is no perfect nomenclature to define rare diseases, but each context has a better application. So, mapping the relationship between each terminology is fundamental for creating consistent semantic relationships in biomedical ontologies, providing a functional environment for carrying out tasks involving more than one terminology.

Amanda Maria Schmidt, Mariane Barros Neiva, Victória Machado Scheibe, Júlia Cordeiro Milke, Mariana Lopes Dos Santos, Lorenzo Longo Makariewicz, Bibiana Mello de Oliveira, Milena Artifon, Têmis Maria Félix

Introdução: As Doenças Raras (DR) acometem até 65 pessoas a cada 100.000 habitantes, segundo a Organização Mundial de Saúde. Apesar de individualmente raras, integram aproximadamente sete mil doenças. No Brasil, são cerca de 13 milhões de pacientes que precisam de atenção e tratamento adequados, em geral providos pelo Sistema Único de Saúde. Desde a instituição da Política Nacional de Atenção Integral às Pessoas com DR (portaria 199/2014), o Ministério da Saúde (MS) tem investido em políticas que uniformizam o atendimento, monitoramento e tratamento destes pacientes. De acordo com esta portaria, as DR são classificadas de acordo com o CID-10 (Classificação Internacional de Doenças). A Rede Nacional de Doenças Raras identificou que a classificação utilizada agrupa muitas doenças no mesmo código (CID), dificultando a classificação e o registro de DR. Objetivos: Comparar o uso do CID-10 ao código ORPHA, uma ontologia desenvolvida para a classificação de DR. Metodologia: Utilizou-se a lista de CID-10 referentes a DR determinada pelo MS e foi exportado do Orphanet a relação de doenças com CID-10 relacionados. Por meio de um cruzamento de dados via linguagem Python, determinou-se a relação de ORPHA e CID-10. Resultados: A lista de DR fornecida pelo MS conta com 270 CID-10, sendo que 113 (41,85%) não apresentam código ORPHA e apenas 40 (14,81%) estão associados a este código. Com o cruzamento de dados, observa-se que, apesar das classificações serem feitas pelo CID-10 no MS, o número ORPHA classifica as doenças com mais detalhes e de forma mais compartimentada, já que 117 DR (43,33%) estão associadas a 2600 DR no código ORPHA. Como exemplo, o CID Q87.8 [outras síndromes com malformações congênitas (MC) não especificadas] está relacionado a 422 doenças no código ORPHA; e o CID Q87.0 (síndromes com MC afetando predominantemente o aspecto da face) está associado a 131 códigos ORPHA. Conclusões: O CID é um identificador generalista devido a sua natureza mono-hierárquica. Desta forma, a classificação utilizada pelo MS para DR dificulta o reconhecimento correto das mesmas, já que muitas ficam agrupadas em um único código. É importante que as DR recebam uma classificação adequada, pois tais indicadores poderão contribuir para o reconhecimento da epidemiologia e determinar a alocação de recursos humanos, terapêuticos e diagnósticos no campo das DR.

Abstract Background The Brazilian Policy for Comprehensive Care for People with Rare Diseases was implemented in 2014; however, national epidemiological data on rare diseases (RDs) are scarce and mainly focused on specific disorders. To address this gap, University Hospitals, Reference Services for Neonatal Screening, and Reference Services for Rare Diseases, all of which are public health institutions, established the Brazilian Rare Diseases Network (RARAS) in 2020. The objective of this study was to perform a comprehensive nationwide epidemiological investigation of individuals with RDs in Brazil. This retrospective survey collected data from patients receiving care in 34 healthcare facilities affiliated with RARAS in 2018 and 2019. Results The survey included 12,530 participants with a median age of 15.0 years, with women representing 50.5% of the cohort. Classification according to skin color demonstrated that 5044 (47.4%) participants were admixed. Most had a confirmed diagnosis (63.2%), with a predominance of phenylketonuria (PKU), cystic fibrosis (CF), and acromegaly. Common clinical manifestations included global developmental delay and seizures. The average duration of the diagnostic odyssey was 5.4 years (± 7.9 years). Among the confirmed diagnoses, 52.2% were etiological (biochemical: 42.5%; molecular: 30.9%), while 47.8% were clinical. Prenatal diagnoses accounted for 1.2%. Familial recurrence and consanguinity rates were 21.6% and 6.4%, respectively. Mainstay treatments included drug therapy (55.0%) and rehabilitation (15.6%). The Public Health System funded most diagnoses (84.2%) and treatments (86.7%). Hospitalizations were reported in 44.5% of cases, and the mortality rate was 1.5%, primarily due to motor neuron disease and CF. Conclusion This study marks a pioneering national-level data collection effort for rare diseases in Brazil, offering novel insights to advance the understanding, management, and resource allocation for RDs. It unveils an average diagnostic odyssey of 5.4 years and a higher prevalence of PKU and CF, possibly associated with the specialized services network, which included newborn screening services.

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