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Título: ESSAYS ON LENGTH OF STAY PREDICTION IN INTENSIVE CARE UNITS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): IGOR TONA PERES

Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
SILVIO HAMACHER - Coorientador
Número do Conteúdo: 53451
Catalogação:  28/06/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
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=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:
The length of stay (LoS) in Intensive Care Units (ICU) is one of the most used metrics for resource use. This thesis proposes a structured datadriven methodology to approach three main demands of ICU managers. First, we propose a model to predict the individual ICU length of stay, which can be used to plan the number of beds and staff required. Second, we develop a model to predict the risk of prolonged stay, which helps identifying prolonged stay patients to drive quality improvement actions. Finally, we build a case-mix-adjusted efficiency measure (SLOSR) capable of performing non-biased benchmarking analyses between ICUs. To achieve these objectives, we divided the thesis into the following specific goals: (i) to perform a literature review and meta-analysis of factors that predict patient s LoS in ICUs; (ii) to propose a data-driven methodology to predict the numeric ICU LoS and the risk of prolonged stay; and (iii) to apply this methodology in the context of a big set of ICUs from mixed-type hospitals. The literature review results presented the main risk factors that should be considered in future prediction models. Regarding the predictive model, we applied and validated our proposed methodology to a dataset of 109 ICUs from 38 different Brazilian hospitals. The included dataset contained a total of 99,492 independent admissions from January 01 to December 31, 2019. The predictive models to numeric ICU LoS and to the risk of prolonged stay built using our data-driven methodology presented accurate results compared to the literature. The proposed models have the potential to improve the planning of resources and early identifying prolonged stay patients to drive quality improvement actions. Moreover, we used our prediction model to build a non-biased measure for ICU benchmarking, which was also validated in our dataset. Therefore, this thesis proposed a structured data-driven guide to generating predictions to ICU LoS adjusted to the specific environment analyzed.

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