Ubitriagem 2: um modelo para a triagem de pacientes e alerta precoce no departamento de emergência

Ubitriagem 2: um modelo para a triagem de pacientes e alerta precoce no departamento de emergência

Wunsch, Guilherme

URI: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7050

Fecha: 2018-02-28

xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-contributorAdvisor: Costa, Cristiano André da

Resumen:

Triagem é um processo realizado nos departamentos de emergência de hospitais que visa ordenar o atendimento dos pacientes de acordo com suas necessidades de cuidados. Por outro lado, um sistema de alerta precoce se trata de um protocolo empregado pelos hospitais para detectar a deterioração dos sinais vitais (gravidade) dos pacientes. Quando bem efetuados, esses processos podem potencialmente aumentar as chances de vida dos pacientes com alto grau de complicações, guiando seu tratamento e o correto diagnóstico. A mobilidade é uma necessidade por profissionais da área de saúde para desempenhar suas atividades diárias e isso vai ao encontro da ascensão da computação móvel e ubíqua. Dispositivos vestíveis e dispositivos inteligentesestão cada vez mais presentes no nosso cotidiano. Com isso, esse trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo computacional, denominado de UbiTriagem 2, para apoio ao processo triagem que suporta um sistema de alerta precoce, fazendo o uso dos conceitos da computação móvel e ubíqua e Internet das coisas voltados à área de saúde. A principal contribuição científica desse trabalho foi prever a interoperabilidade entre diferentes protocolos de triagem e de deterioração de sinais vitais (gravidade) empregados hoje nos hospitais fazendo o uso de uma ontologia. Além disso, outra preocupação foi agregar, também nessa ontologia, informações coletadas de diferentes sensores IoT (como fonte de dados) para inferir a triagem e a gravidade dos pacientes. O modelo foi avaliado através de cenários, que mostraram que o modelo está apto para ser utilizado em um departamento de emergência. Em relação à triagem, foi possível concluir que o modelo foi capaz de determinar corretamente a classificação do paciente em 93,33% das situações avaliadas e, com pequenos ajustes, atingimos 100% dos casos. O sistema de alerta precoce se mostrou assertivo em 86,71% dos casos, por outro lado podemos concluir que ele se assemelha muito à avaliação qualitativa efetuada por um médico regulador especialista em emergências. Além disso em 63,61% de todos os casos atendidos em um departamento de emergência, vindos do SAMU, poderiam ser beneficiados por esse modelo. Por fim, com a avaliação efetuada através da metodologia de grupo focal, podemos destacar como pontos positivo do modelo desenvolvido: a utilização de protocolos já validados; o acompanhamento das filas de atendimento; o uso de dispositivos móveis; a diminuição em erros na utilização dos protocolos; o uso de dispositivos vestíveis para o monitoramento dos pacientes; um modelo não-intrusivo; o auxílio no registro de dados do atendimento; um maior respaldo às decisões dos enfermeiros; a diminuição das taxas de mortalidade e de maiores complicações; e a diminuição no custo do atendimento por paciente.

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