Elaboração de um instrumento para identificação precoce de pacientes em coma aperceptivo
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A elaboração de um instrumento que possa auxiliar na identificação precoce de evolução ao coma aperceptivo possivelmente terá impacto sobre a abordagem de pacientes neurocríticos graves, otimizando o cuidado desses pacientes, como também, nos casos de confirmação do diagnóstico de ME, oportunizando aos familiares dos possíveis potenciais doadores o ato da doação de órgãos em um momento delicado de suas vidas. Objetivo: Construir um instrumento de rastreio para identificação precoce de pacientes com possível evolução para lesão irreversível das estruturas que mantém a consciência em um hospital terciário de alta complexidade em Fortaleza - CE. Metodologia: Trata-se de um estudo metodológico de coorte prospectivo, com abordagem quantitativa, em que foram incluídos pacientes neurocríticos admitidos no Hospital Geral de Fortaleza (HGF) no período de janeiro a dezembro de 2021. A população foi constituída por todos os pacientes que deram entrada no serviço de emergência do HGF, com queixas neurológicas e que se encaixaram nos critérios de inclusão da pesquisa. Nesses casos, realizou-se a avaliação inicial, análise dos prontuários para dados de avaliação clínica e laboratorial e o desfecho final. Estes foram acompanhados até o 5º dia, no local onde se encontravam internados, onde foi feita uma nova avaliação de segmento da ficha e seu desfecho final do internamento. Foram registradas também variáveis de dados sociodemográficos, tais como: Idade, sexo, procedência; bem como dados de diagnósticos clínicos, Escala Coma de Glasgow de entrada e no momento da abertura do protocolo de ME, dados referentes aos protocolos abertos de ME. Os dados, organizados em planilha do Excel®, foram exportados para o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 23.0, para análises descritivas e inferenciais. Resultados: A quantidade de pacientes que evoluíram para óbito até o 5º dia de internação com e sem abertura de protocolo de ME foi maior (65%), que a quantidade após o quinto dia de internação (35%). Os escores de Glasgow Coma Scale Pupils Score (GCS-P), National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), Hunt Hess, Hemorragia Intracerebral (ICH) e Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) foram preditores para a ME entre os pacientes investigados. Houve identificação dos seguintes fatores associados à morte encefálica: faixa etária de até 64 anos; procedência de hospital e Unidade de Pronto Atendimento (UPA); setor de admissão de emergência neurológica e sala de reanimação; tabagismo e ex-tabagismo; etilismo; renal crônica e de diabetes mellitus. Quanto aos fatores relacionados ao quadro clínico dos pacientes que se associaram à ME, houve destaque para: pacientes em Intubação Orotraqueal (IOT); sedados; em uso de antibiótico e drogas vasoativas; com Escala de Coma de Glasgow grave; e sem reação pupilar à luz. Com base na análise de dados, foi criado o instrumento para identificação precoce de pacientes com risco de evolução para morte encefálica, composto por 17 itens. Conclusão: Espera-se que o instrumento criado com foco na identificação precoce do quadro agudo de critérios clínicos de morte encefálica possa ser utilizado em outras instituições, com vista a aperfeiçoar a identificação de potenciais doadores, viabilizando assim maior efetividade na oferta de órgãos para transplante.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».