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Algoritmo consegue predizer o risco de queda dos pacientes internados

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E se pudéssemos utilizar a tecnologia para proteger nossos pacientes das quedas no ambiente hospitalar? No Japão (1) – país onde a expectativa de vida chega a 87,5 anos para mulheres e 81,4 anos para homens e, consequentemente, há uma taxa de incidência de quedas em idosos beirando 20% – pesquisadores desenvolveram um algoritmo que combina os principais fatores de risco para queda e busca evitar falhas humanas na hora da avaliação.

Inicialmente um algoritmo foi gerado usando nove fatores de risco: delirium, histórico de queda, uso de dispositivo de auxílio para caminhar, andar cambaleando, problemas de compreensão, fraqueza muscular dos membros inferiores, micção noturna, uso de medicamentos para dormir e presença de via de infusão/sonda. Na sequência, foram criados quatro níveis de classificação de risco: baixo, moderado, alto e muito alto.

No estudo, foram incluídos 56.911 pacientes internados entre 2017 e 2018 para o grupo de dados de treinamento e, na sequência, o algoritmo foi validado com 57.929 pacientes internados entre 2018 e 2019.

É importante observar que o algoritmo pode ser usado tanto para identificação inicial do risco quanto para identificação de mudanças nesse perfil ao longo do tempo de internação. Isso porque há uma reavaliação em cada ponto de transição do cuidado.

Todo o desenvolvimento do algoritmo parte do delirium, apontado como o principal fator já que exige detecção e tratamento imediatos. Na sequência, o próximo fator prioritário é histórico prévio de queda, definido com base em estatísticas que mostram que cerca de 60% dos pacientes com história de queda no ano anterior sofrerão uma nova queda no próximo ano. Por fim, houve uma combinação dos outros fatores de risco que eram responsáveis pela classificação.

Dessa forma, o algoritmo entende, por exemplo:

Risco muito alto

– Se há delirium e o paciente utiliza algum auxílio para caminhar

– Se não há delirium, mas existe histórico prévio de queda, o paciente cambaleia ao andar e tem dificuldade de compreensão

Risco alto

– Se há delirium, o risco já é considerado alto

– Se há dificuldade de compreensão, o risco já é considerado alto

– Se há histórico prévio de queda, o paciente cambaleia e há micção noturna

– Se há histórico prévio de queda, o paciente não cambaleia, mas tem fraqueza muscular nos membros inferiores e faz uso de medicamentos para dormir

Risco moderado

– Se há fraqueza muscular dos membros inferiores, o risco já é considerado moderado

– Se há histórico prévio de queda e o paciente cambaleia

– Se há histórico prévio de queda e o paciente tem fraqueza muscular nos membros inferiores

– Se há histórico prévio de queda e há presença de via de infusão

Risco baixo

– Quando não há nenhum fator de risco

– Quando há histórico de queda como fator isolado

Assim, com o algoritmo criado, a equipe clínica, incluindo a equipe de enfermagem, pode fazer uma avaliação adequada do nível de risco de queda de cada paciente garantindo a adesão a intervenções preventivas e a segurança de todos os internados.

Referência:

(1) Development of an algorithm for assessing fall risk in a Japanese inpatient population

 

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