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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREDICTION OF LENGTH OF STAY IN INTENSIVE CARE UNITS (ICUS) Autor: IGOR TONA PERES
Instituição: -
Colaborador(es):
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ADVISOR
SILVIO HAMACHER - CO-ADVISOR
FERNANDO AUGUSTO BOZZA - CO-ADVISOR
JORGE IBRAIN FIGUEIRA SALLUH - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 52730
Catalogação: 17/05/2021 Liberação: 17/05/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PRESENTATION
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52730&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52730&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.52730
Resumo:
Título: PREDICTION OF LENGTH OF STAY IN INTENSIVE CARE UNITS (ICUS) Autor: IGOR TONA PERES
SILVIO HAMACHER - CO-ADVISOR
FERNANDO AUGUSTO BOZZA - CO-ADVISOR
JORGE IBRAIN FIGUEIRA SALLUH - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 52730
Catalogação: 17/05/2021 Liberação: 17/05/2021 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PRESENTATION
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52730&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52730&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.52730
Resumo:
The benefits of obtaining a reasonable estimate for the length of stay in Intensive Care Units (ICUs) can be divided into levels, such as assistance, operational and strategic. At the assistance level, a better estimate allows optimizing healthcare protocols (such as sedation and mobilization), a better discussion of the cases in each multi-professional round, and a better preparation of the transfers. At the operational level, it allows better planning of ICU discharge, prioritization of patients to be evaluated daily, and better communication between family members, teams, and managers. At the strategic level, it allows more subsidies for discussion with healthcare operators, a better dimensioning of flow and beds, and a better benchmarking analysis between ICUs. Therefore, this study aims to propose and apply a methodology to predict the length of stay in the ICU based on a data-driven approach and machine learning techniques.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |