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Previous issue date: 2017-02-09 / Introdução: O estudo das complicações em CB empregando mineração de dados é incipiente, porém pode apoiar os especialistas na tomada de decisão clínica. Objetivo: Identificar preditores de complicações pós-operatórias imediatas em pacientes submetidos a CB utilizando mineração de dados. Método: Estudo descritivo analítico, através da análise do banco de dados dos pacientes de CB do HC/UFPE, por meio da aplicação das três primeiras etapas da metodologia CRISP-DM. A primeira etapa constituiu revisão sistemática e consulta a especialistas no domínio. Nas etapas de entendimento e preparação dos dados realizaram-se técnicas de limpeza e padronização dos dados, e análise por LIFT e Odds Ratio. Resultados: Revisão sistemática de 30 artigos, 165.663 pacientes, sendo 13 artigos com preditores de complicação, e dois utilizaram mineração de dados. Como principais comorbidades: DM e HAS; técnica cirúrgica: Derivação Gástrica em Y de Roux (DGYR) por laparoscopia; preditores de complicação pós-operatória (CPOI): idade, IMC, DM, e muitas comorbidades. Nas etapas seguintes foram analisados 1132 pacientes (2004-2011), que realizaram DGYR e Gastrectomia Vertical; mulheres (71,9%), média de 37 anos, casados (57,4%), média de 115,83kg e IMC 41,9kg/m2; obesidade III (57,2%), hipertensos (55,7%); principal complicação imediata: sangramento (28,1%). Preditores para CPOI: idade, sexo masculino, etilismo, tabagismo,superobesidade; e hemoglobina, ferritina e ácido úrico pré-operatório quando elevados onclusão: Os preditores podem se relacionar a variáveis sociodemográficas, clínicas e de exames laboratoriais. A metodologia CRISP-DM produz uma análise acurada dos dados, e assim apoia a tomada de decisão clínica. / Introduction: The study of complications in CB using data mining is incipient, but it can support specialists in clinical decision making. Objective: To identify predictors of immediate postoperative complications in patients submitted to CB using data mining. Method: An nalytical descriptive study, through the analysis of the CB / UFPE CB patient database, through the application of the first three stages of the CRISP-DM methodology. The first stage consisted of a systematic review and consultation with experts in the field. Data cleansing and standardization techniques and LIFT and Odds Ratio analysis were performed in the data preparation and understanding stages. Results: Systematic review of 30 articles, 165,663 patients, 13 articles with predictors of complication, and two using data mining. As main comorbidities: DM and HAS; Surgical technique: Roux-en-Y gastric bypass (DGYR) by laparoscopy; Predictors of postoperative complication (PCOI): age, BMI, DM, and manycomorbidities. In the following steps, 1132 patients (2004-2011) were analyzed, who performed DGYR and Vertical Gastrectomy; Women (71.9%), average of 37 years, married (57.4%), average of 115.83kg and BMI 41.9kg / m2; Obesity III (57.2%), hypertensive patients (55.7%); Main immediate complication: bleeding (28.1%). Predictors for CPOI: age, male sex, alcoholism, smoking, superobesity; And hemoglobin, ferritin and uric acid preoperatively when elevated. Conclusion: The predictors can be related to sociodemographic, clinical and laboratory variables. The CRISP-DM methodology produces accurate data analysis, and thus supports clinical decision-making.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/23991 |
| Date | 09 February 2017 |
| Creators | SOUZA, Claudinalle Farias Queiroz de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/1177858154250011, NOVAES, Magdala de Araujo |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Cirurgia, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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