Ãrvores de decisÃo para inferÃncia de desobstruÃÃo ineficaz de vias aÃreas e padrÃo respiratÃrio ineficaz de crianÃas com infecÃÃo respiratÃria aguda.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Daniel Bruno Resende Chaves
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=7405
Resumo: CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisÃrvores de decisÃo para inferÃncia de desobstruÃÃo ineficaz de vias aÃreas e padrÃo respiratÃrio ineficaz de crianÃas com infecÃÃo respiratÃria aguda.Decision trees for the inference of ineffective airway clearance and ineffective breathing pattern of children with acute respiratory infection. 2011-12-21Viviane Martins da Silva75316196368http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4777223U3Thelma Leite de AraÃjo02245477804Maria Vilani Cavalcante Guedes03704793353http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4780761H599368137315Daniel Bruno Resende ChavesUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em EnfermagemUFCBRDecisions Trees Nursing Diagnosis Respiration Respiratory Tract Infections Child.ENFERMAGEMCoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel SuperiorMuitas dificuldades sÃo encontradas na implementaÃÃo de classificaÃÃes de enfermagem na prÃtica clÃnica. Destaca-se a falta de familiaridade dos enfermeiros com os sistemas de classificaÃÃo e as dificuldades na tomada de decisÃo diagnÃstica associadas Ãs deficiÃncias no processo de raciocÃnio diagnÃstico. Assim, estudos que desenvolvam ferramentas tecnolÃgicas como as Ãrvores de decisÃo (AD) podem contribuir para agilizar a tomada de decisÃo diagnÃstica e facilitar o uso destes fenÃmenos. Objetivou-se gerar Ãrvores de decisÃo baseadas em probabilidades condicionais para auxÃlio na inferÃncia diagnÃstica de DesobstruÃÃo ineficaz de vias aÃreas (DIVA) e PadrÃo respiratÃrio ineficaz (PRI) em crianÃas com infecÃÃo respiratÃria aguda (IRA). Estudo transversal desenvolvido com o intuito de identificar dados para que pudessem ser utilizados na geraÃÃo de Ãrvores de decisÃo com boa aplicabilidade clÃnica. Realizou-se avaliaÃÃo respiratÃria de 249 crianÃas com diagnÃstico mÃdico de IRA no perÃodo de janeiro a abril de 2011. Estes dados serviram de base para determinaÃÃo das caracterÃsticas definidoras (CD) dos diagnÃsticos de enfermagem (DE) em estudo. As CD foram enviadas para dois enfermeiros diagnosticadores para o processo de inferÃncia diagnÃstica. A maior parte das crianÃas era do sexo masculino (55,8%). Pneumonia (79,9%) foi a principal IRA encontrada e Asma (17,7%), a principal comorbidade. DIVA esteve presente em 89,2% dos casos e PRI em 65,5%. As CD de DIVA com maior prevalÃncia foram: âTosse ineficazâ (91,3%), âRuÃdos adventÃcios respiratÃriosâ (77,1%), âDispneiaâ (69,3%), âMudanÃas na frequÃncia respiratÃriaâ (56,6%), âOrtopneiaâ (54,2%) e âExpectoraÃÃoâ (32,1%). Jà para PRI, as CD mais prevalentes foram: âAlteraÃÃes na profundidade respiratÃriaâ (73,9%), âDispneiaâ (68,3%), âTaquipneiaâ (57,0%),âOrtopneiaâ (54,2%) e âUso da musculatura acessÃria para respirarâ (51,8%). Utilizaram-se trÃs algoritmos para geraÃÃo de AD: CHi-square Automatic Interaction Detection (CHAID), Classification and Regression Trees (CRT) e Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST). As AD foram submetidas à validaÃÃo cruzada para que se avaliasse o poder de prediÃÃo dessas. Desenvolveram-se trÃs AD para auxÃlio na inferÃncia diagnÃstica de DIVA, trÃs para PRI e trÃs para diferenciaÃÃo destes diagnÃsticos. Para DIVA, a AD com maior poder de prediÃÃo foi a desenvolvida pelo mÃtodo CHAID. Jà para PRI, os valores de prediÃÃo foram similares para os trÃs mÃtodos de crescimento das Ãrvores. Para diferenciaÃÃo diagnÃstica, a Ãrvore gerada pelo mÃtodo CRT obteve melhor poder de prediÃÃo (86,4%). Acredita-se que a implementaÃÃo das Ãrvores de decisÃo pode ajudar a tornar as inferÃncias destes dois diagnÃsticos mais acuradas. Entretanto esta relaÃÃo necessita ser aprofundada, aplicando-se as AD geradas em outras populaÃÃes. Conclui-se que a utilizaÃÃo de tecnologias como as AD pode ser valorosa tanto na prÃtica clÃnica como no ensino de diagnÃsticos de enfermagem.http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=7405application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:20:22Zmail@mail.com -
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