Tempo de permanência na Unidade de Terapia Intensiva e o uso de Redes Bayesianas como ferramenta de gestão
Data
2020
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Editor
Universidade Brasil
Resumo
A carência de leitos nas unidades de terapia intensiva (UTI) é um problema de saúde pública. O tempo de permanência elevado nestas unidades colabora para a diminuição da rotatividade dos leitos, o que retarda a admissão de outros pacientes críticos que acabam recebendo cuidados inadequados, aumentando as taxas de mortalidade hospitalar. O objetivo desse trabalho foi analisar as possíveis relações de causalidade utilizando inferências probabilísticas entre fatores relacionados ao tempo de permanência em um ambiente de terapia intensiva por meio do uso das Redes Bayesianas para estratégias de gestão e apoio à tomada de decisão. Foi realizado um estudo retrospectivo na UTI geral do Hospital Calixto Midlej Filho de Itabuna, com abordagem quali/quantitativa com 49 pacientes com idades entre 14 e 92 anos. A coleta de dados foi realizada por meio dos prontuários dos pacientes via setor de auditoria e/ou Serviço de Arquivo Médico e Estatístico (SAME) do hospital após aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa (parecer no 3.560.823). As variáveis coletadas foram: gênero, idade, avaliação da fisiologia aguda e da saúde crônica - APACHE II (do inglês: Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II), presença de ventilação mecânica, desenvolvimento de infecção e o tempo de permanência na unidade. Os dados coletados foram inseridos e tabulados em planilha do Excel®. e utilizados na confecção das Redes Bayesianas (RB) por meio do software GeNIe 2.0. Os resultados mostraram que os fatores gênero, idade, classificação APACHE II e presença de ventilação mecânica influenciam no tempo de permanência na UTI. Portanto, podemos concluir que o emprego dos métodos bayesianos, por meio do raciocínio probabilístico, tem um bom desempenho para trabalhar com relações de causas e efeitos e pode ser utilizado como ferramenta de apoio à gestão para tomada de decisão e otimização do tempo de permanência de pacientes críticos em UTI.
Abstract
The lack of beds in intensive care units (ICU) is a public health problem. The length of stay in these units contributes to reducing bed turnover, which slows down the admission of other critical patients who end up receiving inadequate care, increasing hospital mortality rates. The general objective of this work is to statistically analyze the possible causal relationships using probabilistic inferences between factors related to the length of stay in an intensive care environment through the use of Bayesian Networks for management strategies and support to decision making. A retrospective study was carried out in the general ICU of Hospital Calixto Midlej Filho de Itabuna, with a qualitative and quantitative approach with 49 patients aged between 14 and 92 years. Data collection was performed through the patients' medical records via the hospital's audit department and / or Medical and Statistical File Service (SAME). The variables collected were: gender, age, APACHE II (English: Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II), presence of mechanical ventilation, development of infection and length of stay in the unit. The collected data were inserted and tabulated in an Excel® spreadsheet. and used in the manufacture of Bayesian Networks (RB) using GeNIe 2.0 software. The results showed that gender, age, mechanical ventilation and APACHE II classification factors influence the length of stay in the ICU. Therefore, the use of Bayesian methods that, through probabilistic reasoning, have a good performance to work with causes and effects relationships, can be used as a tool to support management for decision making and optimization of the time spent in critical ICU patients.
Descrição
Palavras-chave
UTI, Índice de gravidade, Raciocínio probabilístico, Bioengenharia, Redes Bayesianas