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Previous issue date: 2015-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Cerebrovascular Accident (CVA) is a disease characterized by an interruption of blood flow to the encephalon, which represents the leading cause of long-term disability and functional impairment in adult population. Therefore, the individual who had suffered CVA needs to access health services that offer rehabilitation assistance as they promote a better physical, functional, and mental capacity, helping the reinsertion and reintegration of this individual into society. Thus, this study aims to develop a decision-making model to determine the access to physiotherapy services for rehabilitation of patients who had suffered acute CVA in the cities of João Pessoa and Cabedelo. This is an observational-longitudinal study among man and women who were admitted at a public hospital in João Pessoa and live in its metro area, who had presented CVA as primary cause of hospitalization. A questionnaire was used containing items related to socioeconomic, demographic, and clinical data from this person, such as general health conditions, risk factors, functionality evaluation, and access to physiotherapy services. Interviews were conducted between 15 and 21 days after hospital discharge (T0) and between 90 and 105 days after the first interview (T1). There was a homogeneous distribution of sexes, group age over 60 years (mean age= 61.6 years; standard deviation= 15.7 years). Most of the subjects (69.2%) have had a ischemic CVA, which the right side was more affected (46.2%) and 89.7% have had up to two CVA episodes. From interviewed patients, 69.2% have not had access to physiotherapy services after three months from the first interview. For utilization of decision model, 16 variables were selected helped by WEKA software, generating a feedfoward Artificial Neural Network model composed by 16 neurons in the input layer, followed by two hidden layers with two hidden neurons in each layer and an output layer with 2 neurons with backpropagation learning. This decision model allowed classifying correctly almost all subjects that accessed or not the physiotherapy services, achieving 97.4% of successes, representing a greater reliability. Therefore, this model is constituted as an important tool in the visibility of the problem, helping in the decision-making process, planning, and reorganization of public health system and its several attention levels. / O Acidente Vascular Encefálico (AVE) é uma doença causada pela interrupção no suprimento sanguíneo ao encéfalo, representando a primeira causa de incapacidade prolongada e o comprometimento funcional em adultos. Assim, o indivíduo com AVE necessita acessar os serviços de saúde que oferecem assistência de reabilitação, pois promovem uma melhora na capacidade física, funcional e/ou mental, proporcionando a reinserção e a reintegração à sociedade. Portanto, o objetivo deste estudo foi elaborar um modelo de tomada de decisão para averiguar o acesso aos serviços de fisioterapia para reabilitação de pacientes com AVE agudo dos municípios de João Pessoa e Cabedelo. Trata-se de um estudo longitudinal observacional com indivíduos de ambos os sexos, admitidos em um hospital público de João Pessoa/PB e residentes na região metropolitana de João Pessoa, que apresentaram como causa primária da internação o AVE. Para tanto, foi utilizado um questionário contendo itens referentes aos dados socioeconômicos, demográficos e clínicos do sujeito, condições gerais de saúde, fatores de risco, avaliação da funcionalidade e do acesso aos serviços de fisioterapia. As entrevistas foram realizadas entre 15 e 21 dias após a alta hospitalar (T0) e entre 90 e 105 dias após a realização da primeira entrevista (T1). Verificou-se uma distribuição homogênea dos sexos, com faixa etária acima de 60 anos (média de idade=61,6 anos, dp=15,7). A maioria dos sujeitos (69,2%) tiveram um AVE do tipo isquêmico, sendo o lado direito mais afetado (46,2%) e 89,7% tiveram até dois episódios de AVE. Dos pacientes entrevistados, 69,2% não tiveram acesso aos serviços de fisioterapia após três meses da primeira entrevista. Para a utilização do modelo de decisão, selecionou-se 16 variáveis com auxílio do software WEKA, gerando um modelo de Redes Neurais Artificiais do tipo feedforward composta por 16 neurônios na camada de entrada, seguido por duas camadas ocultas com dois neurônios ocultos em cada e uma camada de saída com 2 neurônios com aprendizagem por backpropagation. Este modelo de decisão permitiu classificar corretamente quase todos os sujeitos que acessaram ou não os serviços de fisioterapia, obtendo 97,4% de acertos, representando uma maior confiabilidade. Portanto, este modelo constitui-se como uma ferramenta importante na visibilidade do problema, auxiliando no processo de tomada de decisão, no planejamento e na reorganização da rede de saúde em seus diversos níveis de atenção.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/7551 |
| Date | 26 February 2015 |
| Creators | Mendes, Luciana Moura |
| Contributors | Ribeiro, Kátia Suely Queiroz Silva, Moraes, Ronei Marcos de |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde, UFPB, Brasil, Ciências Exatas e da Saúde |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7885416583408885030, 600, 600, 600, 600, -5266037188399036560, -6173167103754495199, 2075167498588264571 |
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