Risco de queda relacionado a medicamentos em hospitais: abordagem de aprendizado de máquina / Riesgo de caída relacionado con medicamentos en hospitales: enfoque de aprendizaje de máquina / Drug-related fall risk in hospitals: a machine learning approach

Resumo Objetivo Comparar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina com o Medication Fall Risk Score (MFRS) na previsão de risco de queda relacionado a medicamentos prescritos. Métodos Trata-se de um estudo caso-controle retrospectivo de pacientes adultos e idosos de um hospital terciário de Porto Alegre, RS, Brasil. Medicamentos prescritos e classes de medicamentos foram investigados. Os dados foram exportados para o software RStudio para análise estatística. As variáveis foram analisadas por meio dos algoritmos de Regressão Logística, Naive Bayes, Random Forest e Gradient Boosting. A validação do algoritmo foi realizada usando validação cruzada de 10 vezes. O índice de Youden foi a métrica selecionada para avaliar os modelos. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa. Resultados O modelo de aprendizado de máquina que apresentou melhor desempenho foi o desenvolvido pelo algoritmo Naive Bayes. O modelo construído a partir de um conjunto de dados de um hospital específico apresentou melhores resultados para a população estudada do que o MFRS, uma ferramenta generalizável. Conclusão Ferramentas de previsão de risco que dependem de aplicação e registro adequados por parte dos profissionais demandam tempo e atenção que poderiam ser alocados ao cuidado do paciente. Modelos de previsão construídos por meio de algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a identificar riscos para melhorar o atendimento ao paciente.

Resumen Objetivo Comparar el desempeño de modelos de aprendizaje de máquina con Medication Fall Risk Score (MFRS) para la previsión del riesgo de caída relacionado con medicamentos prescriptos. Métodos Se trata de un estudio caso-control retrospectivo de pacientes adultos y adultos mayores de un hospital terciario de Porto Alegre, estado de Rio Grande do Sul, Brasil. Se investigaron los medicamentos prescriptos y las clases de medicamentos. Los datos fueron exportados al software RStudio para el análisis estadístico. Las variables se analizaron a través de los algoritmos de regresión logística Naive Bayes, Random Forest y Gradient Boosting. La validación del algoritmo se realizó usando validación cruzada de 10 veces. El índice de Youden fue la métrica seleccionada para evaluar los modelos. El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación. Resultados El modelo de aprendizaje de máquina que presentó el mejor desempeño fue el desarrollado por el algoritmo Naive Bayes. El modelo construido a partir de un conjunto de datos de un hospital específico presentó mejores resultados en la población estudiada que el MFRS, una herramienta generalizada. Conclusión Herramientas de previsión de riesgo que dependen de la aplicación y el registro adecuados por parte de los profesionales demandan tiempo y atención que podría ser destinado al cuidado del paciente. Modelos de previsión construidos mediante algoritmos de aprendizaje de máquina pueden ayudar a identificar riesgos para mejorar la atención al paciente.

Abstract Objective To compare the performance of machine-learning models with the Medication Fall Risk Score (MFRS) in predicting fall risk related to prescription medications. Methods This is a retrospective case-control study of adult and older adult patients in a tertiary hospital in Porto Alegre, RS, Brazil. Prescription drugs and drug classes were investigated. Data were exported to the RStudio software for statistical analysis. The variables were analyzed using Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, and Gradient Boosting algorithms. Algorithm validation was performed using 10-fold cross validation. The Youden index was the metric selected to evaluate the models. The project was approved by the Research Ethics Committee. Results The machine-learning model showing the best performance was the one developed by the Naive Bayes algorithm. The model built from a data set of a specific hospital showed better results for the studied population than did MFRS, a generalizable tool. Conclusion Risk-prediction tools that depend on proper application and registration by professionals require time and attention that could be allocated to patient care. Prediction models built through machine-learning algorithms can help identify risks to improve patient care.

Nursing care and epidemiological profile of patients with ventilator-associated pneumonia / Cuidados de enfermagem e perfil epidemiológico de pacientes com pneumonia associada à ventilação mecânica / Cuidados de enfermería y perfil epidemiológico de pacientes con neumonía asociada a ventilador

Background and Objectives: to assess the epidemiological profile of patients diagnosed with ventilator-associated pneumonia (VAP) in an Intensive Care Unit (ICU) and to investigate nursing care adequacy. Methods: a quantitative retrospective cohort study, applied in the ICU of a hospital in the countryside of Rio Grande do Sul. It involved 100% of medical records of patients over 20 years of age, in the year 2019, who developed VAP. Results: a total of 3,215 patients were on invasive mechanical ventilation (IMV), and of these 13 developed VAP (2.47%). Most were men (76.92%), with a mean age of 60.3 years, whose main causes of hospitalization were heart problems (30.77%), multiple trauma (30.77%) and stroke (15.39%). The main pathogens found in tracheal aspirates were Acinetobacter sp. (15%) and Pseudomonas aeruginosa (15%). The mean ICU stay was 30.61 days, and 61.53% died. For nursing care assessment, the mean checklist of the VAP bundle applied was calculated, according to the number of days in VMI. The result was 2.62 checklists per day, with the institution recommending four. Conclusion: the study made it possible to know the epidemiological profile of patients with VAP, in addition to observing the need for improvement in nursing care, considering that the checklist completion was below the recommended.(AU)

Justificativa e Objetivos: avaliar o perfil epidemiológico de pacientes diagnosticados com pneumonia associada à ventilação mecânica (PAVM) em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) e investigar a adequação dos cuidados de enfermagem. Métodos: estudo quantitativo de coorte, retrospectivo, aplicado na UTI de um hospital do interior do Rio Grande do Sul. Envolveu 100% dos prontuários de pacientes com mais de 20 anos de idade, no ano de 2019, que desenvolveram PAVM. Resultados: estiveram em ventilação mecânica invasiva (VMI) 3.215 pacientes e, desses, 13 desenvolveram PAVM (2,47%). A maioria era homens (76,92%), com média de idade de 60,3 anos, cujas principais causas de internação foram problemas cardíacos (30,77%), politraumatismo (30,77%) e acidente vascular cerebral (15,39%). Os principais patógenos encontrados nos aspirados traqueais foram Acinetobacter sp (15%) e Pseudomonas aeruginosa (15%). A média de permanência na UTI foi de 30,61 dias, e foram a óbito 61,53%. Para avaliação dos cuidados de enfermagem, foi calculada a média de checklist do bundle de PAVM, aplicados, conforme a quantidade de dias em VMI. O resultado foi de 2,62 checklists por dia, sendo que a instituição preconiza quatro. Conclusão: o estudo permitiu conhecer o perfil epidemiológico dos pacientes com PAVM, além de observar a necessidade de melhora nos cuidados de enfermagem, considerando que a realização do checklist ficou abaixo do recomendado.(AU)

Justificación y Objetivos: evaluar el perfil epidemiológico de pacientes con diagnóstico de neumonía asociada a ventilación mecánica (NAVM) en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) e investigar la adecuación de los cuidados de enfermería. Métodos: estudio de cohorte cuantitativo, retrospectivo, aplicado en el UCI de un hospital del interior de Rio Grande do Sul. Involucró el 100% de las historias clínicas de pacientes mayores de 20 años, en el año 2019, que desarrollaron NAVM. Resultados: un total de 3.215 pacientes estaban en ventilación mecánica invasiva (VMI), y, de estos, 13 desarrollaron NAVM (2,47%). La mayoría eran hombres (76,92%), con una edad media de 60,3 años, cuyas principales causas de hospitalización fueron problemas cardíacos (30,77%), politraumatismos (30,77%) y accidentes cerebrovasculares (15,39%). Los principales patógenos encontrados en los aspirados traqueales fueron Acinetobacter sp (15%) y Pseudomonas aeruginosa (15%). La estancia media en UCI fue de 30,61 días, y falleció el 61,53%. Para la evaluación de la atención de enfermería, se calculó el checklist promedio del bundle VAP aplicado, de acuerdo con el número de días en VMI. El resultado fue de 2,62 checklists por día, y la institución recomendó cuatro. Conclusión: el estudio posibilitó conocer el perfil epidemiológico de los pacientes con NAVM, además de observar la necesidad de mejoría en la atención de enfermería, considerando que el llenado del checklist estuvo por debajo de lo recomendado.(AU)

Prevalence of hepatitis C in patients with renal disease undergoing hemodialysis treatment / Prevalência de hepatite C em pacientes com doença renal submetidos a tratamento hemodialítico

Introduction and Objective: This study aimed at determining the prevalence of hepatitis C among 649 patients diagnosed with chronic or acute kidney disease − patients were undergoing hemodialysis treatment at a large hemodialysis center in Porto Alegre-RS, from January through December, 2012 –, as well as relating our data to that presented in the national census, reporting cases of coinfection by hepatitis C and human immunodeficiency virus (HIV), and defining the demographic profile of these patients. Method: An observational cross-sectional study was conducted and data was obtained from information in patients’ electronic medical records. Result and conclusion: The prevalence of hepatitis C in this study was 10.17% of the sampled population. However, further analysis of other liver centers would be required to estimate an accurate prevalence rate of infection caused by the hepatitis C virus in patients undergoing hemodialysis in Porto Alegre. .

Introdução e objetivo: Este trabalho teve como objetivo determinar a prevalência de hepatite C em 649 pacientes diagnosticados com doença renal aguda ou crônica − eles se submeteram a tratamento hemodialítico em uma unidade de hemodiálise de um hospital de grande porte de Porto Alegre-RS, de janeiro a dezembro de 2012 −, bem como relacionar os dados encontrados com os apresentados no censo nacional, relatar casos de coinfecção de hepatite C e vírus da imunodeficiência humana (HIV) e, finalmente, conhecer o perfil demográfico dos pacientes. Método: Realizou-se um estudo observacional do tipo transversal cujos dados foram obtidos por meio de informações dos prontuários eletrônicos dos pacientes. Resultado e Conclusão: A prevalência de hepatite C encontrada no presente estudo foi de 10,17% da população amostrada. Entretanto, seriam necessárias mais análises em outros centros a fim de estimar a real prevalência para infecção pelo vírus da hepatite C em pacientes submetidos a hemodiálise em Porto Alegre. .

The Use of the Peripherally Inserted Central Catheter (Picc) in the Hospital Environment / A utilização do cateter central de inserção periférica (CCIP) no ambiente hospitalar / La utilización del catéter central de inserción periférica (CCIP) en el ambiente hospitalario

The study aimed to analyze the history of the use of the peripherally inserted central catheters in adult patients admitted to hospital from 2000 to 2007. The historical cohort approach was used with retrospective data collection from medical records of the Catheter Group of the Moinhos de Vento Hospital Association in Porto Alegre, RS, totaling 229 catheters inserted. The growth curve in the use of the PICC was from 1 catheter inserted in 2000 to 57 in 2007. The most prevalent pathology was oncology (17.9 percent, n=41). In relation to the indications of use, antibiotic use prevailed (54.1 percent, n=124). In the radiological confirmation the vena cava was prevalent (68.1 percent, n=156). The use of the PICC in the hospital environment is expanding and nursing has a fundamental role in its insertion, maintenance and removal.

O estudo objetivou analisar o histórico da utilização do cateter central de inserção periférica em pacientes adultos e internados, em ambiente hospitalar, de 2000 a 2007. Teve abordagem de coorte histórica, com coleta de dados retrospectiva em prontuários do Grupo de Cateteres da Associação Hospitalar Moinhos de Vento, em Porto Alegre, RS, totalizando 229 cateteres inseridos. A curva de crescimento na utilização do cateter central de inserção periférica (CCIP) foi de 1 cateter inserido em 2000 a 57 inseridos em 2007. A prevalência inerente à patologia foi a oncológica (17,9 por cento, n=41). Em relação às indicações ao uso, prevaleceu a antibioticoterapia (54,1 por cento, n=124). Na confirmação radiológica, a veia cava foi prevalente (68,1 por cento, n=156). Pode-se concluir que a utilização do CCIP no ambiente hospitalar está em expansão e a enfermagem tem papel fundamental na inserção, manutenção e sua remoção.

El estudio objetivó analizar el histórico de la utilización del catéter central de inserción periférica en pacientes adultos e internados en ambiente hospitalario de 2000 a 2007. Tuvo abordaje de cohorte histórico con recolección de datos retrospectivo en fichas del Grupo de Catéteres de la Asociación Hospitalaria Molinos de Viento en Porto Alegre, RS, totalizando 229 catéteres inseridos. La curva de crecimiento en la utilización del CCIP fue de 1 catéter inserido en 2000 a 57 inseridos en 2007. La prevalencia inherente a la patología fue oncológica (17,9 por ciento, n=41). En relación a las indicaciones de uso prevaleció la terapia con antibióticos (54,1 por ciento, n=124). En la confirmación radiológica la vena cava fue prevalente (68,1 por ciento, n=156). La utilización del CCIP en el ambiente hospitalario está en expansión y la enfermería tiene un papel fundamental en la inserción, manutención y remoción.