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Enregistrement W7120586148

Assessment of the incidence of potential adverse events in a general hospital intensive care unit: relevance to Nursing Care Systematization

2019· dissertation· pt· W7120586148 sur OpenAlexaboutno aff
Andréia Boldrini Gabriel

Notice bibliographique

RevueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2019
Typedissertation
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectNursing careIncidence (geometry)Intensive careRelevance (law)MEDLINEIntensive care unit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eventos adversos (EA) são definidos como lesões ou danos não intencionais que resultam em incapacidade ou disfunção, temporária ou permanente, e/ou prolongamento do tempo de permanência hospitalar ou morte em decorrência do cuidado em saúde prestado, não havendo vínculo com o processo de doença subjacente do paciente. Quando ocorre um erro de fato, porém, que foi interceptado antes de atingir o doente, o que se tem é um incidente com potencial de dano, ou seja, potencial evento adverso (pEA). Em ambientes de terapia intensiva, esses eventos têm maior proporção, pois, nesse setor, se encontram pacientes hemodinamicamente instáveis e graves, submetidos, devido a estas condições, a diversas intervenções. A Sistematização da Assistência de Enfermagem (SAE), enquanto ferramenta gerencial do enfermeiro, é um instrumento metodológico que pode promover as práticas seguras e minimizar as chances de os indivíduos serem acometidos por um EA. Contudo, este estudo abordou uma importante lacuna existente na investigação alusiva à segurança do paciente: a escassez de conhecimento epidemiológico sobre os pEA e a relação destes com a SAE. Objetivo geral: Avaliar a incidência de pEA em UTI de hospital geral. Aspectos teórico-metodológicos: estudo epidemiológico, com delineamento transversal, cujos dados foram coletados por revisão retrospectiva de prontuários de pacientes adultos internados na UTI de um hospital geral do interior do Estado de São Paulo, no ano de 2015. Para a investigação a respeito da incidência de pEA, foi utilizada a versão informatizada do formulário de rastreamento (critérios de rastreamento) de pEA desenvolvido pelo Canadian Adverse Events Study (CAES). E, para a investigação da SAE, utilizou-se questionário elaborado pela pesquisadora. Empregou-se a análise estatística descritiva por meio do software estatístico Statistical Package for Social Sciences (SPSS)®, versão 25.0. Foram realizadas análises descritivas de frequência simples, para as variáveis nominais ou categóricas, e de tendência central (média) e dispersão (desvio-padrão, valores mínimo e máximo) para as variáveis contínuas. Para comparar a relação dos diagnósticos de Enfermagem com a ocorrência de pEA, foi realizado o teste exato de Fisher. O nível de significância adotado foi α=0,05. O trabalho foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto com o parecer de número 2.816.824. Principais resultados: fizeram parte da amostra, após a aplicação dos critérios de elegibilidade e aleatorização, 80 pacientes. Quanto à incidência dos critérios de rastreamento de pEA relacionados aos pacientes do estudo, tivemos um total de 98,8% (n=79) identificados na amostra. Constatou-se que os mais prevalentes foram: 97,5% (n=78) dos pacientes foram transferidos de unidade geral para a semi-intensiva ou intensiva; 53,8% (n=43) apresentaram qualquer outra ocorrência indesejada; 42,5% (n=34) apresentaram pEA para qualquer infecção associada ao cuidado; 40% (n=32), traumatismo, acidente ou queda; 38,8% (n=31), lesão após procedimento invasivo; 35% (n=28), alteração neurológia. O teste de Wilcoxon para amostras relacionadas indicou que os valores percentuais do número de fatores extrínsecos se mostraram significantemente maiores (p<0,001) que os dos fatores intrínsecos. Quando comparada a relação do diagnóstico de Enfermagem utilizado na UTI com a ocorrência de pEA nos pacientes do estudo, não foi evidenciada estatística significante (p-valor= 0,643) entre os diagnósticos risco de integridade da pele prejudicada e/ou integridade tissular prejudicada com a ocorrência do pEA traumatismo, acidente ou queda. Houve estatística significante (p-valor= 0,019) entre os diagnósticos ventilação espontânea prejudicada e desobstrução ineficaz de vias aéreas com pEA de qualquer tipo de infecção associada ao cuidado. Houve estatística significante (p-valor <0,001) entre os diagnósticos risco de aspiração e/ou risco de trauma vascular com pEA de qualquer outra ocorrência indesejada. Os dados apresentados possibilitam renovar as preocupações referentes à ocorrência de EA assim como a maneira que a Enfermagem deve conduzir processos e ferramentas, tais como a SAE, para que se alcance um melhor resultado no que diz respeito à evitabilidade desses eventos. A SAE é uma ferramenta assistencial e gerencial que leva à organização do cuidado de Enfermagem assim como traz cientificidade a esta categoria. O produto desta dissertação, assim como sua aplicabilidade na prática profissional, compreende a análise da SAE enquanto uma ferramenta essencial no processo de se prevenir EA nas organizações de saúde, principalmente nas UTI, pois são unidades que requerem uma atenção maior devido às condições clínicas e ao grande aporte de cuidados que são requeridos por esse perfil de pacientes. Nesse sentido, este estudo traz como fruto a consolidação do processo de Enfermagem e da SAE enquanto norteadores da prática segura da Enfermagem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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