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Previous issue date: 2018-02-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Triagem é um processo realizado nos departamentos de emergência de hospitais que visa ordenar o atendimento dos pacientes de acordo com suas necessidades de cuidados. Por outro lado, um sistema de alerta precoce se trata de um protocolo empregado pelos hospitais para detectar a deterioração dos sinais vitais (gravidade) dos pacientes. Quando bem efetuados, esses processos podem potencialmente aumentar as chances de vida dos pacientes com alto grau de complicações, guiando seu tratamento e o correto diagnóstico. A mobilidade é uma necessidade por profissionais da área de saúde para desempenhar suas atividades diárias e isso vai ao encontro da ascensão da computação móvel e ubíqua. Dispositivos vestíveis e dispositivos inteligentesestão cada vez mais presentes no nosso cotidiano. Com isso, esse trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo computacional, denominado de UbiTriagem 2, para apoio ao processo triagem que suporta um sistema de alerta precoce, fazendo o uso dos conceitos da computação móvel e ubíqua e Internet das coisas voltados à área de saúde. A principal contribuição científica desse trabalho foi prever a interoperabilidade entre diferentes protocolos de triagem e de deterioração de sinais vitais (gravidade) empregados hoje nos hospitais fazendo o uso de uma ontologia. Além disso, outra preocupação foi agregar, também nessa ontologia, informações coletadas de diferentes sensores IoT (como fonte de dados) para inferir a triagem e a gravidade dos pacientes. O modelo foi avaliado através de cenários, que mostraram que o modelo está apto para ser utilizado em um departamento de emergência. Em relação à triagem, foi possível concluir que o modelo foi capaz de determinar corretamente a classificação do paciente em 93,33% das situações avaliadas e, com pequenos ajustes, atingimos 100% dos casos. O sistema de alerta precoce se mostrou assertivo em 86,71% dos casos, por outro lado podemos concluir que ele se assemelha muito à avaliação qualitativa efetuada por um médico regulador especialista em emergências. Além disso em 63,61% de todos os casos atendidos em um departamento de emergência, vindos do SAMU, poderiam ser beneficiados por esse modelo. Por fim, com a avaliação efetuada através da metodologia de grupo focal, podemos destacar como pontos positivo do modelo desenvolvido: a utilização de protocolos já validados; o acompanhamento das filas de atendimento; o uso de dispositivos móveis; a diminuição em erros na utilização dos protocolos; o uso de dispositivos vestíveis para o monitoramento dos pacientes; um modelo não-intrusivo; o auxílio no registro de dados do atendimento; um maior respaldo às decisões dos enfermeiros; a diminuição das taxas de mortalidade e de maiores complicações; e a diminuição no custo do atendimento por paciente. / Triage is a process performed in the emergency department of hospitals aimed at sorting the patients according to their needs of care. On the other hand, an early warning system is a protocol used by hospitals to detect the deterioration of patient’s vital signs. When well performed, these processes can potentially increase the chances of life of patients with a high degree of complications, guiding their treatment and the correct diagnosis. Mobility is a musthave requirement for healthcare professionals to perform their daily activities and this is in the same way with the rise of mobile and ubiquitous computing. Mobile and wearable devices are increasingly present in our daily lives. This study aims to develop a computational model, called UbiTriagem 2, to support the triage process, supporting an early warning system, using the concepts of mobile and ubiquitous computing and Internet of things related to healthcare. The main scientific contribution of this study was to propose the interoperability between different protocols of triage and deterioration of vital signs (severity) used today in hospitals using an ontology. In addition, another concern was to aggregate, also in the ontology, information collected from different IoT sensors (as data source) to infer the triage and severity of patients. The model was evaluated through scenarios, which showed that the model is apt to be used in an emergency department. In relation to the triage, it was possible to conclude that the model was able to correctly determine the patient’s classification in 93.33% of the evaluated situations and, with minor adjustments, reached 100% of the cases. The early warning system was assertive in 86.71% of the cases, on the other hand we can conclude that it closely resembles the qualitative evaluation carried out by an emergency medical regulator. In addition, 63.61% of all cases from SAMU in the emergency department could benefit from this model. Finally, with the evaluation made through the focus group methodology, we can highlight as positive points of the developed model: the use of already validated protocols; the follow-up of the service queues; the use of mobile devices; the decrease in errors in the use of protocols; the use of wearable devices to monitor patients; a non-intrusive model; the aid in recording attendance data; greater support for nurses’ decisions; the reduction of mortality rates and major complications; and the decrease in the cost of care per patient.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/7050 |
| Date | 28 February 2018 |
| Creators | Wunsch, Guilherme |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/9637121030877187, Costa, Cristiano André da |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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