Método para análise das complicações decorrentes de trauma por acidentes de trânsito

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dc.audience.educationlevelDoutorado
dc.contributor.advisorWhitaker, Iveth Yamaguchi [UNIFESP]
dc.contributor.authorLopes, Maria Carolina Barbosa Teixeira [UNIFESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Federal de São Paulopt
dc.date.accessioned2023-06-26T14:34:46Z
dc.date.available2023-06-26T14:34:46Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractBackground: Patients with injuries resulting from traffic accidents, who survive the severe traumatic condition, become vulnerable to the occurrence of complications during hospitalization. To improve patient outcomes and safety, complications need to be monitored and controlled. Objective: To develop a prediction model for in-hospital complication (POC) for patients with traffic accidents injuries; to verify the association between complications and independent variables; to identify risk factors associated with complications and to verify the predictive capacity of the proposed in-hospital POC model. Methods: These analysis from secondary data that sample was prospectively collected, from patients aged 14 years or older, with traumatic injuries from traffic accidents, from January 2015 to July 2016, in a municipal hospital in the city of São José dos Campos, São Paulo. To derive a POC model, the association and correlation of independent variables with complications was verified and the types of complications were analyzed according to length of stay and mortality using parametric and non-parametric statistical tests. Multivariate logistic regression was used to identify the predictive variables of the model and the adjustment was verified by the Hosmer-Lemeshow (HL) test. POC performance was assessed using the ROC and PR Curve curves. Results: The sample consisted of 327 patients and 82 (25.1%) had complications during hospitalization and infectious ones were the most frequent. The occurrence of complications was statistically associated with a higher average age, pedestrian accidents and the greater severity of trauma. The length of stay in the emergency room, the length of hospital stay (LOS), ICU stay (ICU-LOS), percentage of deaths and hospital readmission were higher in patients with complications. Were identified as independent risk factors for the occurrence of complications age, systolic blood pressure, Glasgow Coma Scale score, Revised Trauma Score, Injury Severity Score (ISS), New Injury Severity Score (NISS), ICU-LOS, LOS and readmission. The number of complications correlated with the severity of the trauma, ICU-LOS and mortality. The types of complications were associated with higher mortality. Cardiovascular and neurological complications were not associated with length of stay. The variables age and severity of trauma, measured by ISS and NISS, were identified as risk factors for the occurrence of complications in the final model of multivariate logistic regression, with HL of 0.84 and 1.0, respectively. The area under the ROC curve of the models with ISS and the NISS, reached 0.81 and 0.82, respectively, indicating excellent discrimination capacity and the area of the PR Curve for both models was compatible with those presented in the ROC curve. Conclusion: The in-hospital POC model of trauma patients resulting from traffic accidents included the independent variables age and ISS or NISS. The proposed model showed excellent predictive capacity. However, as it is an initial proposal, it requires application in a larger sample of multiple institutions to confirm the predictive capacity and enable its improvement.en
dc.description.abstractIntrodução: Pacientes com lesões decorrentes de acidentes de trânsito, que sobrevivem à condição traumática grave, tornam-se vulneráveis à ocorrência de complicações durante a internação hospitalar. Para melhorar os resultados e a segurança dos pacientes as complicações necessitam ser monitoradas e controladas. Objetivo: Derivar um modelo de probabilidade de ocorrência de complicação (POC) intra-hospitalar tendo como base pacientes de trauma decorrentes de acidentes de trânsito; verificar a associação entre as complicações e as variáveis independentes; identificar fatores de risco associados às complicações e verificar a capacidade preditiva do modelo de POC intra-hospitalar proposto. Métodos: Trata-se da análise de dados secundários da amostra coletada prospectivamente, de indivíduos com idade igual ou superior a 14 anos, com lesões traumáticas por acidentes de trânsito, de janeiro de 2015 à julho de 2016, em um hospital municipal da cidade de São José dos Campos, São Paulo. Para derivar um modelo de POC foi verificada a associação e correlação das variáveis independentes com complicações e os tipos de complicações foram analisados segundo o tempo de internação e a mortalidade por meio de testes estatísticos paramétricos e não-paramétricos. A regressão logística multivariada foi utilizada para identificação das variáveis preditoras do modelo e o ajuste foi verificado pelo teste de Hosmer-Lemeshow (HL). O desempenho da POC foi avaliado pela curva ROC e PR Curve. Resultados: A amostra foi composta de 327 pacientes e 82 (25,1%) apresentaram complicações durante a internação hospitalar e as infecciosas foram as mais frequentes. A ocorrência das complicações foi estatisticamente associada a maior média de idade, aos atropelamentos e a maior gravidade do trauma. O tempo de permanência na sala de emergência, de internação hospitalar (TIH), de internação na UTI (TI-UTI), percentual de óbitos e de readmissão hospitalar foram mais elevados nos pacientes com complicações. Foram identificados como fatores de risco independentes para a ocorrência de complicações idade, pressão arterial sistólica, escore da Escala de Coma de Glasgow, Revised Trauma Score, Injury Severity Score (ISS), New Injury Severity Score (NISS), TI-UTI, TIH e readmissão. O número de complicações correlacionou com a gravidade do trauma, TI-UTI e mortalidade. Os tipos de complicações associaram-se a maior mortalidade. As complicações cardiovasculares e neurológicas não se associaram ao tempo de internação. As variáveis idade e gravidade do trauma, mensuradas pelo ISS e NISS, foram identificadas como fatores de risco para ocorrência de complicações no modelo final da regressão logística multivariada, com HL de 0,84 e 1,0, respectivamente. A área sob a curva ROC dos modelos com ISS e com o NISS, alcançaram 0,81 e 0,82, respectivamente, indicando excelente capacidade de discriminação e a área da PR Curve para os dois modelos foram compatíveis às apresentadas na curva ROC. Conclusão: O modelo de POC intra-hospitalar de pacientes de trauma decorrentes de acidentes de trânsito derivado incluiu as variáveis independentes idade e ISS ou NISS. O modelo proposto apresentou excelente capacidade preditiva. Contudo, por se tratar de uma proposta inicial, requer aplicação em uma amostra maior de múltiplas instituições para confirmar a capacidade preditiva e possibilitar seu aprimoramento.pt
dc.description.sourceDados abertos - Sucupira - Teses e dissertações (2021)
dc.format.extent114 p.
dc.identifierhttps://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=10838041pt
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifesp.br/handle/11600/68054
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectComplicationsen
dc.subjectTraumaen
dc.subjectAccidents, Trafficen
dc.subjectTrauma Severity Indicesen
dc.subjectPredictive Value Of Testsen
dc.subjectEmergency Nursingen
dc.subjectComplicaçõespt
dc.subjectTraumapt
dc.subjectAcidentes De Trânsitopt
dc.subjectÍndices De Gravidade Do Traumapt
dc.subjectValor Preditivopt
dc.subjectEnfermagem Em Emergênciapt
dc.titleMétodo para análise das complicações decorrentes de trauma por acidentes de trânsitopt
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
unifesp.campusSão Paulo, Escola Paulista de Enfermagem (EPE)pt
unifesp.graduateProgramEnfermagempt
unifesp.knowledgeAreaEnfermagem, Cuidado E Saúdept
unifesp.researchAreaFundamentos, Métodos, Processos E Tecnologias Em Enfermagem E Saúde (Fmptes)pt
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