Construção de um modelo preditivo do movimento da urgência pediátrica de um hospital público da ARS LVT com a inclusão de fatores cronológicos, meteorológicos e sociais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Helena Isabel de Seabra Nunes de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/51948
Resumo: Tese de mestrado, Epidemiologia, Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2020
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spelling Construção de um modelo preditivo do movimento da urgência pediátrica de um hospital público da ARS LVT com a inclusão de fatores cronológicos, meteorológicos e sociaisServiço de urgência pediátricaSéries temporaisPrevisãoHumidexMeteorologiaCalendário escolarDomínio/Área Científica::Ciências MédicasTese de mestrado, Epidemiologia, Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2020Introdução e objetivos: A sobrelotação dos Serviços de Urgência Hospitalares (SU) constitui um problema de saúde pública. Prever a atividade dos SU é crucial para a gestão e otimização dos recursos destes serviços. Os objetivos deste estudo foram: 1) analisar e compreender as periodicidades temporais de um Serviço de Urgência Pediátrica (SUP) autorreferenciada, 2) correlacionar essas periodicidades com variáveis meteorológicas e de calendário e 3) construir um modelo preditivo que possa ser utilizado pelas equipas de gestão hospitalar para uma melhor adequação de recursos às variações da procura. Desenho do Estudo: trata-se de um estudo observacional retrospetivo que caracteriza e analisa as variações da atividade diária de um SUP. Métodos: Estudou-se a base de dados relativa aos episódios do SUP do Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca de janeiro de 2010 a dezembro de 2017 (n = 670.379 episódios). A análise descritiva debruçou-se sobre vários aspetos, nomeadamente sobre os ciclos de atividade diários, semanais e sazonais; idade dos pacientes; prioridades do Sistema de Triagem de Manchester; diagnósticos e utilização de diferentes serviços e recursos. Em termos metodológicos, analisou-se o periodograma do número de episódios diários, estudou- se a relação entre o número diário de episódios e variáveis de calendário e meteorológicas através de um modelo linear generalizado e construiu-se um modelo preditivo de séries temporais. Resultados: Foram identificados vários ciclos temporais: 1 ano (pico em janeiro e fevereiro) relativo a um acréscimo de episódios de infeções respiratórias em crianças e lactentes; 6 meses (picos em maio e outubro) coincidentes com o aumento do número de episódios de trauma, infecções gastrointestinais e sintomas atópicos em crianças e adolescentes); 4 meses relacionados com a redução do número de episódios em períodos de férias escolares; uma semana (menor número de episódios ao sábado e domingo); e a cada 3,5 dias (menor número de episódios desde o dia de sexta-feira até segunda-feira de manhã). O modelo de regressão linear que melhor explica o número diário de episódios de urgência com as variáveis estudadas foi o que utiliza como variáveis a informação do calendário escolar, dia de semana, mês, o índice de conforto meteorológico humidex e temperatura, com um R2 ajustado de 0,7. O modelo de séries temporais construído utiliza as periodicidades temporais, humidex e calendário escolar; tem uma MAPE (mean absolute percentage error) de 10,7% ± 1,10% com validação cruzada entre os vários anos estudados. Conclusões: Apesar da complexidade e caráter multifatorial das razões que levam um doente a procurar os SUP, este estudo mostra que o número de episódios diários pode ser explicado e previsto por um pequeno número de variáveis. A metodologia utilizada pode ser reproduzida em diferentes contextos de serviços de urgência podendo assim constituir um instrumento a utilizar na otimização de recursos dos SU com consequente melhoria da qualidade dos cuidados.Objectives: Overcrowding of Emergency Departments (ED) is an increasingly important public health problem. The aims of this study were 1) to identify the temporal periodicities of a self-referred pediatric emergency department (PED), 2) correlate these with meteorological and calendar variables and 3) build a robust forecasting model – a relevant tool to improve quality in ED and adapt human resources to ED demand. Study design: a retrospective observational study that details and analyses the fluctuations in the daily activity of a PED. Methods: An eight-year dataset (January 2010-December 2017) of the daily visits to the PED of Hospital Professor Doutor Fernando Fonseca – a public hospital in Lisbon, Portugal was considered (total number of episodes 670,379). Descriptive statistics were analyzed considering daily, weekly and seasonal cycles; patient age; Manchester Triage System Priorities and diagnosis and the utilization of hospital resources. The periodogram of the daily activity during the eight years’ period was analyzed and the association of daily visits with calendar and meteorological variables was studied based on the development of a linear generalized model. A time-series model predicting the daily number of episodes was built including temporal periodicities, Portuguese school calendar days and the meteorological comfort index humidex. Results: Several temporal cycles were identified: 1 year (peak in January and February related to respiratory infections in younger children and infants); 6 months (peaks in May and October with an increase in admissions of older children and adolescents with trauma, gastrointestinal infections and atopic symptoms); 4 months (related to annual school vacations), one week (low on Saturday); and half a week (low from Friday to Monday morning). The best regression model was built including Portuguese school calendar, weekdays, month, humidex and temperature. The adjusted R2 was 0,7. The model yielded a mean absolute percentage error of 10,7% ± 1,10% when perfor- ming cross validation over the total data set. Conclusions: This study successfully built and validated a model for predicting daily PED episodes. Although variation in the number of PED episodes are multifactorial, they may be explained and predicted by a small number of variables. The methodology used may be easily reproduced in different settings, resulting in a powerful tool for resource optimization and quality improvement.Nogueira, Paulo Jorge SilvaRusso, Ana Cristina MachadoRepositório da Universidade de LisboaAlmeida, Helena Isabel de Seabra Nunes de2022-03-24T12:13:36Z2020-12-172020-12-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/51948TID:202581055porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:56:57Zoai:repositorio.ul.pt:10451/51948Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:03:08.339997Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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