TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| 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(es): |
GUILHERME FONSECA FERRARI |
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| Colaborador(es): |
IGOR TONA PERES - Orientador LEONARDO DOS SANTOS LOURENCO BASTOS - Coorientador |
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| Catalogação: | 11/JUL/2024 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67299@1 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67299 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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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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