Estudo realizado através de machine learning demonstra que apostar no papel uma equipe multiprofissional especializada, com mais autonomia e dedicada à UTI, pode reduzir custos e melhorar desfechos de pacientes
Um estudo recentemente publicado na revista Intensive Care Medicine, — um dos periódicos científicos de maior impacto na área de medicina intensiva — acaba de analisar dados individuais de cerca de 130 mil pacientes em unidades de terapia intensiva (UTIs) de todo o país, descobrindo que implementações no modelo assistencial das unidades podem resultar em menos mortalidade e menor tempo de internação. A pesquisa, que utilizou métodos de machine learning para obtenção dos dados, foi coordenada pelo Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR), junto a diversos hospitais e universidades nacionais, e em colaboração com a Universidade de Pittsburgh.
O estudo é um dos resultados do projeto de pesquisa ORCHESTRA (Organizational Characteristics in Critical Care), esforço multicêntrico o qual IDOR participa, e que tem como objetivo encontrar soluções na área de terapia intensiva. O ORCHESTRA utiliza em pesquisa um método inovador na área, que é a análise de padrões através de dados individuais de pacientes internados em diversas UTIs do país, tanto públicas quanto privadas. A pesquisa recém-publicada foi resultado da 2ª fase dos estudos do ORCHESTRA, que desta vez analisou 93 UTIs em 11 estados do país, coletando dados de um total de 129.680 pacientes entre 2014 e 2015.
“Esse estudo avalia os perfis de melhor desempenho nas UTIs brasileiras. Diferente de outras pesquisas, que analisam um ou outro fator específico de desfecho, este artigo é o primeiro paper brasileiro a reconhecer o impacto da a autonomia do enfermeiro, que é a sua liberdade de ação dentro do seu papel profissional e de acordo com rotinas e processos de cuidado estabelecidos na UTI. Além disso, várias outras características das unidades foram analisadas, como leitos por médico, presença de intensivista titulado 24 horas por dia e 7 dias por semana, farmacêutico dedicado à UTI, entre outras. A reunião desses dados possibilitou a identificação de padrões entre as UTIs e mensuração de aspectos do cuidado intensivo através de clusters (agrupamentos)”, informa o Dr. Fernando Zampieri, primeiro autor do estudo e pesquisador do IDOR na área de Medicina Intensiva.
Através de machine learning, — método que utiliza inteligência artificial para reconhecimento de padrões em uma grande base de dados — o estudo identificou 3 padrões, ou clusters, nas UTIs analisadas, onde foi revelado a consistência de melhores resultados naquelas que apresentavam 3 características na configuração de suas equipes: uma maior autonomia por parte dos enfermeiros, apoio de um farmacêutico exclusivo ao setor e a presença ininterrupta de um médico intensivista especializado.
“A pesquisa não se destaca apenas pelos resultados, que foram consistentes e robustos ao longo do período analisado, mas também pelo método através do qual chegamos a essas conclusões. O mais importante é que o estudo revela propostas simples no funcionamento das equipes na UTI, medidas de baixo custo que beneficiam toda a unidade e que podem ser adotadas mesmo em hospitais com menos recursos”, afirma Dr. Márcio Soares, autor correspondente do artigo e também pesquisador do IDOR.
O ORCHESTRA pretende continuar seus estudos na área de cuidados intensivos em uma 3ª fase do projeto, que estará iniciando em breve. Os pesquisadores ressaltam que esses avanços na pesquisa só estão sendo possível graças ao desenvolvimento da ciência de dados na saúde e ao esforço multi-institucional da comunidade hospitalar e acadêmica, que unem pesquisadores de todo o país em favor de um melhor desfecho nas unidades e terapia intensiva.
Escrito por Maria Eduarda Ledo de Abreu.
