Simulated patients (paciente simulados) : classificação dos estudos da área de saúde e avaliação de termos MeSH

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Meza, Isabela Pina
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/71460
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Roberto Pontarolo
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spelling Tonin, Fernanda Stumpf, 1989-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Saúde. Programa de Pós-Graduação em Ciências FarmacêuticasPontarolo, Roberto, 1954-Meza, Isabela Pina2024-02-09T18:30:08Z2024-02-09T18:30:08Z2021https://hdl.handle.net/1884/71460Orientador: Prof. Dr. Roberto PontaroloCoorientadora: Dra. Fernanda Stumpf ToninDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. Defesa : Curitiba, 12/03/2021Inclui referências: p. 79-96Resumo: O crescente número de publicações científicas na área de saúde aumentou a necessidade da elaboração de sínteses rigorosas das melhores evidências disponíveis. Dentre as etapas para síntese de evidência, está a busca que serve para identificação dos estudos. Sempre que bem conduzida, esta possibilita a recuperação de grande número de registros relevantes e referentes ao tópico investigado. Uma importante ferramenta para condução de buscas no MEDLINE, maior base de dados da área biomédica, é o uso apropriado do vocabulário controlado Medical Subject Headings (MeSH), um sistema de metadados hierarquizado em língua inglesa que serve para indexação de artigos na base. No entanto, a literatura científica tem idenficado inconsistências na indexação de estudos ou na falta de cobertura dos termos MeSH aos artigos publicados, o que pode significativamente prejudicar a recuperação acurada de registros por parte dos leitores/pesquisadores. Por exemplo, o termo 'paciente simulado', apesar de amplamente utilizado na literatura médica para se referir a modelos de simulação de pacientes/atores, não possui um termo MeSH específico que facilite a indexação de estudos relacionados a esse tipo de simulação. Dessa maneira, o presente estudo teve como objetivo sugerir um fluxograma para classificação de estudos com paciente simulado na área da saúde e avaliar a cobertura desses estudos em relação aos termos MeSH já existentes, porém inespecíficos (i.e., simulation training, patient simulation, high fidelity simulation training, computer simulation, patient-specific modeling, virtual reality e virtual reality exposure therapy). Uma busca abrangente no PubMed foi feita utilizando todas as combinações de termos e seus sinônimos previamente identificados na literatura científica referentes a pacientes simulados (n=150 combinações de buscas). Do resultado encontrado, 7213 artigos contendo resumo e algum termo MeSH foram avaliados com o propósito de identificar o tema paciente simulado e classificar o estudo de acordo com uma ou mais das cinco categorias propostas: robô, educacional, fiscalização, avaliação e outros. No final da triagem, foi possível classificar 4530 artigos. Adicionalmente, foi avaliada a indexação dos artigos classificados com os termos MeSH disponíveis na área através do cálculo de sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo e acurácia. Na análise de todos os artigos classificados e todos os termos MeSH selecionados, foi encontrada uma sensibilidade de 54,83%, que indica que aproximadamente metade dos estudos recuperados foi indexada com ao menos um termo MeSH avaliado. Os termos patient simulation e computer simulation foram aqueles com maior sensibilidade, alcançando até 50% e cerca de 44%, respectivamente. No entanto, o valor preditivo positivo indica que a depender do objetivo da busca, a chance de encontrar estudo relevante ao tópico paciente simulado pode ser menos que 10%. Concluiu-se que, embora a sensibilidade fique em torno de 50%, existem falhas na utilização de termos que se referem a pacientes simulados e a falta de termo MeSH específico para esse tipo de simulação dificulta a recuperação de estudos relevantes e pode ser uma fonte de viés para o desenvolvimento de estudos secundários sobre simulação de paciente. Palavras-chave: Indexação. Descritores. Medical subject headings. Paciente simulado. Simulação de paciente.Abstract: The growing number of scientific publications in health care has increased the need for rigorous synthesis of the best available evidence. Among the steps for evidence synthesis, the search is important to identify the studies. When well conducted, it allows the retrieval of a larger number of relevant records on the investigated topic. An important tool for conducting searches in MEDLINE, the largest biomedical database, is the appropriate use of the controlled vocabulary Medical Subject Headings (MeSH), a hierarchical metadata system in English which is used to index articles in the database. However, the scientific literature has identified inconsistencies in the indexing of studies or lack of coverage of MeSH terms in published articles, which can significantly impair accurate record retrieval by readers/researchers. For example, the term 'simulated patient', although widely used in medical literature to refer to patient/actor simulation models, does not have a specific MeSH term to facilitate the indexing of studies related to this type of simulation. Thus, this study aimed to suggest a flowchart to classify studies with simulated patients in health care and assess the coverage of these studies against existing but non-specific MeSH terms (i.e., simulation training, patient simulation, high fidelity simulation training, computer simulation, patient-specific modeling, virtual reality, and virtual reality exposure therapy). A comprehensive search was performed using all combinations of terms and their synonyms previously identified in the scientific literature referring to simulated patients (n=150 search combinations). From the result found, 7213 articles containing abstract and some MeSH term were evaluated with the purpose of identifying the simulated patient theme and classifying the study according to one or more of the five proposed categories: robot, educational, audit, assessment and other. At the end of the screening, it was possible to classify 4530 articles. Additionally, the indexing of the classified articles with the MeSH terms available in the field was evaluated by calculating sensitivity, specificity, positive predictive value, and accuracy. In an analysis of all classified articles and all selected MeSH terms, a sensitivity of 54.83% was found, indicating that approximately half of the retrieved studies were indexed with at least one MeSH term. The terms patient simulation and computer simulation had the highest sensitivity, reaching up to 50% and about 44%, respectively. However, the positive predictive value indicates that depending on the purpose of the search, the chance of finding a study relevant to the simulated patient topic may be less than 10%. It was concluded that although the sensitivity is around 50%, there are flaws in the use of terms that refer to simulated patients and the lack of a specific MeSH term for this type of simulation hinders the retrieval of relevant studies and may be a source of bias for the development of secondary studies on patient simulation. Key-words: Indexing. Medical subject headings. Simulated patient. Patient simulation.1 recurso online : PDF.application/pdfIndexaçãoDescritoresFarmáciaSimulated patients (paciente simulados) : classificação dos estudos da área de saúde e avaliação de termos MeSHinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ISABELA PINA MEZA.pdfapplication/pdf1560519https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/71460/1/R%20-%20D%20-%20ISABELA%20PINA%20MEZA.pdf23241e1cee6eb34a75ace6b3fa758ddeMD51open access1884/714602024-02-09 15:30:08.596open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/71460Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-02-09T18:30:08Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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