CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Muitas 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:5299 |
| Date | 21 December 2011 |
| Creators | Daniel Bruno Resende Chaves |
| Contributors | Viviane Martins da Silva, Thelma Leite de AraÃjo, Maria Vilani Cavalcante Guedes |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Enfermagem, UFC, BR |
| 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 UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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