Título: | ENSAIOS EM PREDIÇÃO DO TEMPO DE PERMANÊNCIA EM UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA | ||||||||||||
Autor: |
IGOR TONA PERES |
||||||||||||
Colaborador(es): |
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador SILVIO HAMACHER - Coorientador |
||||||||||||
Catalogação: | 28/JUN/2021 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
||||||||||
Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
||||||||||||
Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53451&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53451&idi=2 |
||||||||||||
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.
|
|||||||||||||
|