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dc.contributor.advisorPolanczyk, Carisi Annept_BR
dc.contributor.authorSouza, Maria Cláudia Schardosim Cotta dept_BR
dc.date.accessioned2019-12-17T04:00:52Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/202530pt_BR
dc.description.abstractAtualmente mais de 50% dos pacientes internados em hospitais gerais são submetidos a procedimentos cirúrgicos, e mensurar a complexidade desses casos ainda é um desafio, causado pela subjetividade envolvida na adequada classificação dos pacientes internados nessas instituições. Aponta-se a combinação de dados demográficos, clínicos e cirúrgicos como um modo mais informativo a ser considerado, em detrimento ao uso isolado de dados individuais para predizer desfechos hospitalares, combinados ou independentes. Há uma grande variação tanto no grau de complexidade, quanto nos custos hospitalares vinculados à uma internação com procedimentos cirúrgicos. Este estudo é retrospectivo conduzido em dados de prontuário eletrônico de um hospital geral, e tem como objetivo desenvolver e validar um escore de risco de complexidade cirúrgica para todos os pacientes internados submetidos a cirurgia. A partir desse escore, analisar a complexidade das cirurgias, estratificando pelas principais especialidades médicas cirúrgicas. Assim, para cada especialidade, busca-se investigar a correlação entre a complexidade e os custos atribuídos às internações. Foram incluídas 18.815 cirurgias realizadas entre os anos de 2016 e 2017 em pacientes internados, avaliando desfechos de mortalidade, internação imediata em terapia intensiva, tempo de internação hospitalar prolongado, e a combinação de pelo menos um desfecho ou dois desfechos. A base de dados foi aleatorizada para desenvolvimento e validação do escore. Treze variáveis clínicas e cirúrgicas foram analisadas para o escore através das estimativas de razão de chances. O escore final avalia as seguintes variáveis: idade, classificação da Amercian Society of Anethesiologists (ASA), origem do atendimento, duração da cirurgia e uso de hemoderivados. Considerando a combinação de pelo menos dois desfechos, o modelo multivariável final e o modelo a partir da pontuação do escore apresentaram área sob a curva ROC de 0,8895 e 0,8790, respectivamente. A partir disso, a complexidade foi definida entre um intervalo de 0 a 33 pontos, onde 0 pontos indica uma cirurgia com mínima complexidade, e 33 pontos uma cirurgia de máxima complexidade. A partir do escore construído e validado, este foi correlacionado com custos hospitalares, obtidos através da controladoria financeira do hospital. As cirurgias de maior complexidade são cardiovasculares e neurológicas. A correlação entre a pontuação e o custo total da internação foi significativa e, ao considerar cada um dos fatores que fazem parte da construção do escore de risco cirúrgico, todas as cirurgias apresentaram custos superiores quando estavam presentes algum dos fatores. Este estudo construiu e validou com critérios objetivos um escore de complexidade cirúrgica em pacientes internados e sugere o uso dessa ferramenta na classificação das cirurgias. A partir disso, é possível identificar pacientes com maior demanda de recursos e priorizar projetos visando maior sustentabilidade para o sistema.pt_BR
dc.description.abstractCurrently, more than 50% of hospitalized inpatients are submitted to surgical procedures, and to measure the complexity of this cases it’s a challenge caused by subjectivity involved in properly classifying inpatients in these institutions. In this sense, a combination of demographic, clinical and surgical data is proposed as an informative alternative to be considered, in detriment of single data to predict hospital outcomes, individual or combined. There is a wide variation both in the complexity degree and in the hospital costs, related to surgical procedures. This study was retrospective and based on electronic medical records of a general hospital, and it aims to develop and validate a risk score for surgical complexity for all inpatients submitted to surgery. Therefore, investigate the surgical complexity stratifying by each medical specialty and the correlation between the complexity and the costs assigned to the hospitalizations. It was included 18.815 surgeries between 2016 and 207 in inpatients and collect variables related to the inpatients and to the procedure. The studied outcomes were mortality, immediate critical care, prolonged length of stay, and at least one of the outcomes or two of the outcomes. The variables and their score points were defined by odds ratio and tested on the validation database. The complexity score was calculated considering the following variables: age, classification of the American Society of Anesthesiologists (ASA), beginning of care, duration of surgery, and use of blood products. With the combination of two or more outcomes, the multivariable model and the model from points of score present an area under ROC of 0,8895 and 0,8790, respectively. Based on that, the complexity was defined between a range of 0 to 33 points, in which 0 indicates a surgery with minimum complexity and 33 point is a surgery with maximum complexity. The major complexity levels were present in cardiac, vascular and neurological surgeries. The correlation between score and total cost was significative and when considering each factor that is part of the surgical risk score, all surgeries presented higher costs when some of factors were present. This study created and validated with objective criteria a surgical complexity score in inpatients and suggests the use of this tool for classification of surgeries. Based on that, it is possible to prioritize some specialties and do financial projections.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProcedimentos cirúrgicos operatóriospt_BR
dc.subjectRisk scoreen
dc.subjectCustos e análise de custopt_BR
dc.subjectSurgical complexityen
dc.subjectFatores de riscopt_BR
dc.subjectCombined outcomesen
dc.subjectHospital costsen
dc.titleDesenvolvimento e validação de escore de risco cirúrgico para estimativa de complexidade hospitalarpt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001098871pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Medicinapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Epidemiologiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2019pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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