Metodologia para análise sistematizada de protocolos assistenciais em terapia intensiva adaptada para uso em ferramentas de “Business Intelligence”

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Main Author: Ribeiro, Yanara Pinheiro Carvalho
Publication Date: 2024
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UECE
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Summary: Por muito tempo as ações em ambiente hospitalar foram norteadas pelas habilidades, talentos e conhecimentos individuais. A atividade médica tinha características de arte. Hoje percebemos a necessidade de a medicina evoluir e se envolver com processos. Um dos maiores idealizadores dessa mudança foi Avedis Donabedian (1919-2000). Na década de 1980 a Organização Mundial da Saúde (OMS) / “World Health Organization” (WHO) recomendou o uso de programas de garantia da qualidade nos sistemas de saúde dos Estados Membros. A escolha de uma ferramenta de qualidade depende da complexidade do que se quer avaliar. Em Unidades de Terapia Intensivas (UTI’s) esta escolha se torna complexa devido a grande quantidade de variáveis e a maior probabilidade de eventos adversos. Uma das formas utilizadas são os “check lists” que avaliam os protocolos em sua adesão e eficiência de suas ações. Estes também favorecem a obtenção de indicadores. Um “check list” clássico e consagrado em UTI’s é o S.U.S.P.E.I.T.A. P.A.R.A. O. B.E.M. que aborda situações que aumentavam a mortalidade, independentemente do diagnóstico na internação. Este mnemônico trata sobre Sedação; Úlcera péptica; Suspender cabeceiras; Períneo; Escaras; Infecção de cateter; TVP (trombose venosa profunda); Alimentação; Pressão das vias aéreas; Analgesia; Retirar do leito; Antibióticos; Oftalmo proteção; Balonete; Extubação; Metabólico. Nesse contexto, as novas ferramentas, como “Business Intelligence”, podem trazer uma percepção ampla de variáveis independentes em tempo real, trazendo a possibilidade de ações reparadoras rápidas e desfechos clínicos mais favoráveis. Este estudo objetivou desenvolver uma metodologia de codificação das críticas e compilação de dados, favorecendo a aplicação de ferramentas de “Business Intelligence”, desenvolvendo uma ferramenta para gestão de risco e acompanhamento de protocolos em terapia intensiva. Foram consolidados 110 diárias,16 protocolos,1760 entradas de dados. Foram fornecidos dados concretos sobre: adesão aos protocolos; código de cada protocolo por dia; média do mês desses códigos; e distribuição destes valores por indivíduos; ou contabilizando todos os valores do mês. O sistema demonstrou a capacidade de avaliar a adesão e a regularidade na compilação dos dados, utilizando parâmetros pré-estabelecidos. Isso facilitou a análise, permitindo a formação de indicadores e a correlação com os desfechos.
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Uma das formas utilizadas são os “check lists” que avaliam os protocolos em sua adesão e eficiência de suas ações. Estes também favorecem a obtenção de indicadores. Um “check list” clássico e consagrado em UTI’s é o S.U.S.P.E.I.T.A. P.A.R.A. O. B.E.M. que aborda situações que aumentavam a mortalidade, independentemente do diagnóstico na internação. Este mnemônico trata sobre Sedação; Úlcera péptica; Suspender cabeceiras; Períneo; Escaras; Infecção de cateter; TVP (trombose venosa profunda); Alimentação; Pressão das vias aéreas; Analgesia; Retirar do leito; Antibióticos; Oftalmo proteção; Balonete; Extubação; Metabólico. Nesse contexto, as novas ferramentas, como “Business Intelligence”, podem trazer uma percepção ampla de variáveis independentes em tempo real, trazendo a possibilidade de ações reparadoras rápidas e desfechos clínicos mais favoráveis. Este estudo objetivou desenvolver uma metodologia de codificação das críticas e compilação de dados, favorecendo a aplicação de ferramentas de “Business Intelligence”, desenvolvendo uma ferramenta para gestão de risco e acompanhamento de protocolos em terapia intensiva. Foram consolidados 110 diárias,16 protocolos,1760 entradas de dados. Foram fornecidos dados concretos sobre: adesão aos protocolos; código de cada protocolo por dia; média do mês desses códigos; e distribuição destes valores por indivíduos; ou contabilizando todos os valores do mês. O sistema demonstrou a capacidade de avaliar a adesão e a regularidade na compilação dos dados, utilizando parâmetros pré-estabelecidos. Isso facilitou a análise, permitindo a formação de indicadores e a correlação com os desfechos.For a long time, actions in a hospital environment were guided by individual skills, talents, and knowledge. Medical activity had characteristics of art. Today we realize the need for medicine to evolve and get involved with processes. One of the greatest creators of this change was Avedis Donabedian (1919-2000). In the 1980s, the World Health Organization (WHO) recommended the use of quality assurance programs in the health systems of Member States. Choosing a quality tool depends on the complexity of what you want to evaluate. In Intensive Care Units (ICU’s) this choice becomes complex due to the large number of variables and the greater probability of adverse events. One of the ways used are “checklists” that evaluate protocols in terms of adherence and efficiency of their actions. These also favor the obtaining of indicators. A classic and established “checklist” in ICU’s is the “S.U.S.P.E.I.T.A. P.A.R.A O. B.E.M.” which addresses situations that increased mortality, regardless of the diagnosis upon admission. This mnemonic deals with Sedation; Peptic ulcer; Suspend headboards; Perineum; Bedsores; Catheter infection; DVT (deep vein thrombosis); Food; Airway pressure; Analgesia; Remove from bed; Antibiotics; Ophthalmic protection; Ballonet; Extubating; Metabolic. In this context, new tools, such as Business Intelligence, can bring a broad perception of independent variables in real time, bringing the possibility of rapid reparative actions and more favorable clinical outcomes. This study aimed to develop a methodology for coding criticism and compiling data, favoring the application of Business Intelligence tools, developing a tool for risk management and monitoring protocols in intensive care. Hundred and ten diaries, 16 protocols, 1760 data entries were consolidated. Concrete data was provided on: adherence to protocols; code for each protocol per day; average of the month of these codes; and distribution of these values by individuals; or accounting for all amounts for the month. The system demonstrated the ability to evaluate adherence and regularity in data compilation, using pre-established parameters. This facilitated the analysis, allowing the formation of indicators and correlation with outcomes.Universidade Estadual do CearáCristiane Clemente de Mello SalgueiroRibeiro, Yanara Pinheiro Carvalho2024-07-24T16:53:10Z2025-02-22T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=115240info:eu-repo/semantics/embargoedAccessporreponame:Repositório Institucional da UECEinstname:Universidade Estadual do Cearáinstacron:UECE2024-07-24T16:53:10Zoai:uece.br:115240Repositório InstitucionalPUBhttps://siduece.uece.br/siduece/api/oai/requestopendoar:2024-07-24T16:53:10Repositório Institucional da UECE - Universidade Estadual do Cearáfalse
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