Simulação baseada em agentes para análise econômica de sistemas de apoio à decisão hospitalar em indicação de Unidades de Terapia Intensiva

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Guimarães, Gabriel Magalhães Nunes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agent based modeling; Análise custo-benefício; Avaliação econômica; Complex systems; Cost-benefit analysis; Economic analysis; Healthcare system; Modelagem baseada em agentes; Sistema de saúde; Sistemas complexos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-18122014-164429/

Sistemas gerenciais em estabelecimentos de saúde podem ser considerados sistemas complexos, tendo em vista interação entre diferentes tipos de agentes na tomada de decisão (médico, paciente, gestor, entre outros), observação de transições de fase em epidemiologia, emergência de padrões de comportamento auto-organizado entre profissionais de saúde e incertezas quanto ao desfecho em saúde pós-tratamento. Em geral, os sistemas de apoio à decisão médica buscam maximizar resultados positivos e minimizar riscos em saúde aos pacientes, assim como propor diretrizes terapêuticas padronizadas e controlar custos em saúde. Há evidências de diferenças nos custos e benefícios derivados de sistemas decisórios Bayesianos centralizados (única distribuição a priori) e descentralizados (uma distribuição a priori por médico) aplicados ao processo de decisão de reserva de leito de Unidades de Terapia Intensiva (UTI) para períodos pós-operatórios. A existência de interação entre médicos com diferentes papéis no sistema decisório de indicação de UTI requer técnicas sofisticadas de avaliação econômica para comparação de vantagens e desvantagens associadas sistemas decisórios Bayesianos centralizados e descentralizados; tendo em vista que a aplicação de técnicas simples, como árvores de decisão ou cadeias de Markov, podem apresentar resultados imprecisos. Os objetivos deste estudo foram analisar a relação custo-benefício de sistemas de apoio à decisão médica centralizados e descentralizados para indicação de reserva de leito de UTI pós-operatório da perspectiva do sistema de saúde. Foi utilizada modelagem baseada em agentes, a partir de simulação de agentes usando raciocínio e atualização de crenças Bayesianos implementada no software NetLogo com análise de sensibilidade em Behavior Space. O modelo de decisão descentralizada apresenta benefício três vezes superior ao modelo centralizado (R$600 contra R$200). O modelo decisório descentralizado apresenta melhor razão custo-benefício ao sistema de saúde, permitindo maior flexibilidade na decisão médica e adaptabilidade dos agentes a diferentes situações.