Anais - 15º CBCENF

Resumos

Título ÁRVORES DE DECISÃO PARA O DIAGNÓSTICO DE ENFERMAGEM DESOBSTRUÇÃO INEFICAZ DE VIAS AÉREAS
Autores
ALLINE RAMOS ARAUJO (Relator)
VIVIANE MARTINS DA SILVA
DANIEL BRUNO RESENDE CHAVES
MARCOS VENÍCIOS DE OLIVEIRA LOPES
LÍVIA MAIA PASCOAL
Modalidade Pôster
Área Determinantes de vida e trabalho
Tipo Pesquisa

Resumo
INTRODUÇÃO: Em crianças com Insuficiência Respiratória Aguda (IRA), o Diagnóstico de Enfermagem (DE) Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas (DIVA), é um dos mais frequentemente encontrados. Entretanto, este apresenta características definidoras (CD) comuns a outros diagnósticos, fato este que pode comprometer seu processo de inferência. Árvores de decisão (AD) são tecnologias facilitadoras do processo de raciocínio na tomada de decisão quanto ao diagnóstico a ser inferido, podendo aumentar a acurácia na inferência diagnóstica. OBJETIVO: Descrever as AD geradas pelos algorítimos de indução CHi-square Automatic Interaction Detec (CHAID), Classification and Regression Trees (CRT) e Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST) para inferência do DE DIVA. METODOLOGIA: Estudo transversal, descritivo do tipo quantitativo, desenvolvido em dois hospitais públicos de Fortaleza-CE. Realizou-se avaliação respiratória em 249 crianças de até 5 anos com IRA. Estes dados foram usados para inferência diagnóstica e, posteriormente, para indução das árvores com base nos algoritmos CHAID, CRT e QUEST do software IBM SPSS versão 19.0. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa. Foi obedecida a resolução 196/96 do Conselho Nacional de Saúde. RESULTADOS: As três AD apresentam estrutura similar: cinco nós, sendo três nós terminais e dois níveis de profundidade. A primeira árvore foi construída pelo CHAID. Nesta árvore, a CD mais fortemente associada ao DE DIVA foi “tosse ineficaz”. Diante desta característica, a probabilidade de ocorrência do diagnóstico foi de 96,4%. Ao associar a CD “ruídos adventícios respiratórios”, obteve-se probabilidade de 100% de ocorrência de DIVA. Na AD gerada por CRT, indivíduos com “tosse ineficaz” tiveram probabilidade de 95,9% de apresentar DIVA. Quando associado a “ruídos adventícios”, a probabilidade foi 100%. Na terceira AD (QUEST), a probabilidade de ocorrência do diagnóstico relacionado à “tosse ineficaz” foi de 95,5%. Quando associadas as duas CD a probabilidade de ocorrência foi de 100%. CONCLUSÃO: A árvore que obteve melhor poder de predição global foi a desenvolvida pelo método CHAID. As presentes árvores podem ajudar no ensino dos diagnósticos de enfermagem respiratórios e no processo de inferência diagnóstica.