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Título: VALIDAÇÃO DE UM MODELO DE MACHINE LEARNING PARA A PREVISÃO DE LENGTH OF STAY EM UNIDADES DE TRATAMENTO INTENSIVO PARA PNEUMONIA ADQUIRIDA NA COMUNIDADE
Autor: GUILHERME FONSECA FERRARI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  IGOR TONA PERES - ORIENTADOR
LEONARDO DOS SANTOS LOURENCO BASTOS - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 67299
Catalogação:  11/07/2024 Liberação: 11/07/2024 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=67299@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67299

Resumo:
A métrica do tempo de permanência (LoS) é uma das mais utilizadas para avaliar o uso de recursos em Unidades de Terapia Intensiva (UTI). Este trabalho propõe a atualização e validação de uma metodologia para análise de eficiência de UTIs em pacientes de Pneumonia Adquirida na Comunidade (CAP) utilizando uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. Foram utilizados dados de três anos (2019, 2022 e 2023) para pacientes adultos consecutivos de UTIs médico-cirúrgicas não especializadas em hospitais de uma rede integrada de hospitais no Brasil, que inclui 220 UTIs de 57 hospitais. O modelo de previsão de LoS foi retreinado com um total de 163.503 admissões em 2022. A validação do indicador de eficiência SLOSR foi realizada com 16.985 admissões de teste (2023) no grupo de Pneumonia Adquirida na Comunidade (CAP) [R²=0,89; SLORS = 1,13 (0,91-1,34)], mostrando uma performance calibrada e similar ao que havia sido notado no modelo para pacientes gerais. Portanto, o modelo proposto foi usado para atualizar o indicador SLOSR de eficiência de UTIs que foi validado para aplicação em um subgrupo específico de Pneumonia Comunitária no período pós- COVID-19.

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