Modelos de coeficientes aleatórios com ponto de mudança : uma aplicação para o Nursing Activities Score

Abstract

Medidas quantitativas obtidas em diversas ocasiões ao longo tempo em um mesmo sujeito possibilitam o ajuste de curvas de crescimento. Tais curvas descrevem padrões de evolução, verificando o comportamento do sujeito ao longo do tempo, e identificam preditores associados a estes padrões. Este trabalho tem como objetivo ajustar curvas de crescimento para descrever a carga de trabalho de profissionais da enfermagem demandada por um paciente quantificada pelo escore Nursing Activities Score (NAS), através do modelo de coeficientes aleatórios com ponto de mudança. O estudo do NAS ao longo do tempo é muito relevante para não se subestimar ou superestimar o tamanho de uma equipe de profissionais de enfermagem. Os dados foram obtidos de uma série histórica de pacientes internados no Centro de Tratamento e Terapia Intensiva (CTI) do Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), de 2012 a 2014. Foram utilizadas como variáveis preditoras a Unidade de Tratamento Intensivo (UTI) que o paciente foi internado, o índice de gravidade Acute Physiologic and Chronic Health Evaluation (APACHE), a idade do paciente na internação, se fez transplante e o sexo. No estudo foram analisados 3175 pacientes, com idade média de 58,4 anos, 54,3% do sexo masculino e tempo de internação médio de 11,1 dias. Os resultados evidenciam uma mudança no comportamento do escore NAS a partir do segundo dia de internação, pois até este ponto o efeito de um dia internado segundo o modelo final utilizado era uma redução média de 10,01 pontos do escore NAS, a partir do segundo dia após a internação segundo o modelo em média houve um acréscimo de 0,76. Os resultados mostram também o impacto do índice de gravidade, de transplantes, da idade no NAS e da UTI tanto no intercepto do modelo, quanto na inclinação até dois dias após a internação.