Anais - 15º CBCENF

Resumos

Título ÁRVORES DE DECISÃO PARA DIFERENCIAÇÃO DE DESOBSTRUÇÃO INEFICAZ DE VIAS AÉREAS E PADRÃO RESPIRATÓRIO INEFICAZ
Autores
TAMIRES MESQUITA DE SOUSA (Relator)
DANIEL BRUNO RESENDE CHAVES
VIVIANE MARTINS DA SILVA
LÍVIA ZULMYRA CINTRA ANDRADE
MARCOS VENÍCIOS DE OLIVEIRA LOPES
Modalidade Pôster
Área Determinantes de vida e trabalho
Tipo Pesquisa

Resumo
Introdução: Desobstrução Ineficaz de Vias Aéreas (DIVA) e Padrão Respiratório Ineficaz (PRI) são diagnósticos de enfermagem (DE) frequentes em crianças com Insuficiência Respiratória Aguda (IRA). Entretanto, apresentam características definidoras (CD) comuns, tornando difícil o processo de inferência. A Árvore de Decisão (AD) é uma ferramenta tecnológica utilizada para melhorar o desenvolvimento do processo de inferência e a tomada de decisão diagnóstica, visto que permite diminuir o grau de incerteza das inferências. O objetivo deste estudo foi gerar árvores de decisão para diferenciação de DIVA e PRI com base nos algoritmos de indução CHi-square Automatic Interaction Detection (CHAID), Classification and Regression Trees (CRT) e Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST). Metodologia: Estudo transversal realizado em dois hospitais públicos especializados no atendimento a crianças. Foi realizada avaliação respiratória em 249 crianças entre 0 e 5 anos com IRA. Os dados coletados foram organizados no software Excel e enviados para dois enfermeiros para realização das inferências diagnósticas. Para indução das AD, utilizou-se um banco de dados contendo as prevalências dos diagnósticos e das CD. Todos os aspectos éticos foram garantidos. Resultados: A árvore gerada pelo método CHAID apresentou 11 nós. Quatro CD foram relevantes para a construção: “Dispneia”, “Tosse ineficaz”, “Ruídos adventícios respiratórios” e “Alterações na profundidade respiratória”. A CD mais fortemente associada à presença dos DE em estudo foi “Dispneia”, com probabilidade de ocorrência concomitante de PRI e DIVA de 84,7%. A árvore gerada pelo algoritmo CRT apresentou características semelhantes à árvore descrita anteriormente. A árvore gerada pelo QUEST apresentou nove nós com três CD relevantes: “Dispneia”, “Tosse ineficaz” e “Alterações na profundidade respiratória”. A presença de “Dispneia” e de “Tosse ineficaz” apresentou probabilidade de 11,8% de ocorrência do DE DIVA. Esta probabilidade passou a ser de 46,2% para aquelas crianças com as CD “Dispneia” e “Tosse ineficaz” que não manifestaram a CD “Alterações na profundidade respiratória”. Outra regra dedutível para a predição do DE PRI foi a presença de “Dispneia” e a ausência de “Tosse ineficaz”, com probabilidade de ocorrência de 25%. Conclusão: As árvores geradas apresentaram bom poder de predição global para inferência de DIVA e PRI. Acredita-se que contribuam para diferenciação diagnóstica e melhoria da assistência.