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Título: PREDIÇÃO DE TEMPO DE PERMANÊNCIA EM UTIS
Instituição:  -
Autor: IGOR TONA PERES

Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
SILVIO HAMACHER - Coorientador
FERNANDO AUGUSTO BOZZA - Coorientador
JORGE IBRAIN FIGUEIRA SALLUH - Coorientador
Número do Conteúdo: 52730
Catalogação:  17/05/2021 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  APRESENTAÇÃO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=52730@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.52730

Resumo:
Os benefícios de obter uma boa estimativa para o tempo de permanência em unidades de terapia intensiva podem ser divididos em níveis, como assistenciais, operacionais e estratégicos. No nível assistencial, uma melhor estimativa permite otimizar a implementação de protocolos de atendimento (como sedação e mobilização), uma melhor discussão dos casos em cada round multiprofissional, e uma melhor preparação de trânsito de cuidados. No nível operacional, permite um melhor planejamento das altas de UTI, a priorização de pacientes a serem avaliados diariamente, e uma melhor comunicação entre familiares, equipes e gestores. No nível estratégico, permite mais subsídios para discussão com as operadoras de saúde, um melhor dimensionamento de fluxo e de leitos, e uma melhor análise de benchmarking entre UTIs. Portanto, o objetivo deste estudo foi propor e aplicar uma metodologia para predizer o tempo de permanência em UTI a partir de uma abordagem data-driven e com a utilização de técnicas de machine learning.

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