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Título: ENSAIOS EM PREDIÇÃO DO TEMPO DE PERMANÊNCIA EM UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA
Autor: IGOR TONA PERES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
SILVIO HAMACHER - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 53451
Catalogação:  28/06/2021 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
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=53451@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53451@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53451

Resumo:
O tempo de permanência (LoS) é uma das métricas mais utilizadas para avaliar o uso de recursos em Unidades de Terapia Intensiva (UTI). Esta tese propõe uma metodologia estruturada baseada em dados para abordar três principais demandas de gestores de UTI. Primeiramente, será proposto um modelo de predição individual do LoS em UTI, que pode ser utilizado para o planejamento dos recursos necessários. Em segundo lugar, tem-se como objetivo desenvolver um modelo para predizer o risco de permanência prolongada, o que auxilia na identificação deste tipo de paciente e assim uma ação mais rápida de intervenção no mesmo. Finalmente, será proposto uma medida de eficiência ajustada por case-mix capaz de realizar análises comparativas de benchmark entre UTIs. Os objetivos específicos são: (i) realizar uma revisão da literatura dos fatores que predizem o LoS em UTI; (ii) propor uma metodologia data-driven para predizer o LoS individual do paciente na UTI e o seu risco de longa permanência; e (iii) aplicar essa metodologia no contexto de um grande conjunto de UTIs de diferentes tipos de hospitais. Os resultados da revisão da literatura apresentaram os principais fatores de risco que devem ser considerados em modelos de predição. Em relação ao modelo preditivo, a metodologia proposta foi aplicada e validada em um conjunto de dados de 109 UTIs de 38 diferentes hospitais brasileiros. Este conjunto continha um total de 99.492 internações de 01 de janeiro a 31 de dezembro de 2019. Os modelos preditivos construídos usando a metodologia proposta apresentaram resultados precisos comparados com a literatura. Estes modelos propostos têm o potencial de melhorar o planejamento de recursos e identificar precocemente pacientes com permanência prolongada para direcionar ações de melhoria. Além disso, foi utilizado o modelo de predição proposto para construir uma medida não tendenciosa para benchmarking de UTIs, que também foi validada no conjunto de dados estudado. Portanto, esta tese propôs um guia estruturado baseado em dados para gerar predições para o tempo de permanência em UTI ajustadas ao contexto em que se deseja avaliar.

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