Introdução: O Escore de Alerta Precoce Modificado (MEWS) foi desenvolvido para identificação de pacientes em deterioração clínica. O objetivo foi avaliar o desempenho deste escore em enfermaria de hospital público brasileiro. Método: Parâmetros do MEWS (pressão arterial sistólica, frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura e nível de consciência) foram avaliados de 6/6 horas. Os seguintes eventos foram registrados: óbito, parada cardiorrespiratória e transferência para terapia intensiva. Resultados: Foram incluídos 300 pacientes (57±18 anos, sexo masculino: 65%). Observou-se número crescente de eventos combinados de acordo com o maior valor do escore (00%;00%;01%; 09%;19%;28%;89%, respectivamente para os MEWS 0;1;2;3;4;5 e 6; p<0,0001). MEWS>=4 foi o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos (sensibilidade:87%, especificidade:85% e acurácia:0,86). Conclusões: MEWS mensura adequadamente a ocorrência de eventos graves em pacientes hospitalizados em enfermaria de um hospital público brasileiro. MEWS>=4 parece ser o ponto de corte mais adequado para predição destes eventos. / Introduction: The Modified Early Warning Score (MEWS) was developed for identification of patients in clinical deterioration. The objective was to evaluate the performance of this score in a Brazilian public hospital ward. Method: MEWS parameters (systolic blood pressure, heart rate, respiratory rate, temperature and level of consciousness) were evaluated 6/6 hours. The following events were recorded: death, cardiorespiratory arrest and transfer to intensive care. Results: 300 patients (57 ± 18 years old, male: 65%) were included. We observed a growing number of events combined according to the highest score (00%, 00%, 01%, 09%, 19%, 28%, 89%, respectively for the MEWS 0; 1; 2; 3; 4, 5 and 6, p <0.0001). MEWS>=4 was the most appropriate cutoff point for prediction of these events (sensitivity: 87%, specificity: 85% and accuracy: 0.86). Conclusions: MEWS adequately measures the occurrence of serious events in patients hospitalized in a ward of a Brazilian public hospital. MEWS>=4 seems to be the most appropriate cutoff point for predicting these events.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-26042018-113302 |
| Date | 14 September 2017 |
| Creators | Sayane Marlla Silva Leite Montenegro |
| Contributors | Carlos Henrique Miranda, Valdes Roberto Bollela, Patricia Bodnar Giuntini, Ana Maria Laus |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Gestão de Organizações de Saúde, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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