Modelo de suporte à decisão aplicado ao atendimento das vítimas de acidentes de trânsito na cidade de João Pessoa

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

27/02/2012

RESUMO

Os acidentes de trânsito produzem alta morbimortalidade em vários países do mundo, inclusive no Brasil. O atendimento inicial às vítimas destes acidentes, por equipe especializada, conta com instrumentos de avaliação da gravidade do trauma, que norteiam as prioridades. A proposta deste estudo é elaborar um modelo de suporte à decisão que auxilie o profissional médico regulador na tarefa de definir a gravidade da lesão provocada por esse agravo à saúde. No estudo analisaram-se todas as vítimas de acidentes de trânsito atendidas pelo Serviço de Atendimento Médico de Urgência (SAMU) de João Pessoa-PB no ano de 2010. Trata-se de uma investigação epidemiológica baseada em dados institucionais cujo instrumento de coleta foram as fichas de regulação médica. Realizou-se a estatística descritiva, espacial e a definição do modelo de decisão como uma árvore de decisão e cujo atributo objetivo é a gravidade da lesão determinada pela Abbreviated Injury Scale (AIS). O SAMU atendeu 4.514 vítimas de acidentes de trânsito (AT) em João Pessoa no ano de 2010. Verificou-se que 99% desses atendimentos foram realizados por Unidades de Suporte Básico à vida (USB). A maioria das vítimas era do sexo masculino (75,45%), com idade entre 20 e 39 anos (60%) e o mecanismo do trauma foi motocicleta (63%). A região corpórea mais atingida foram os membros (62%) e o AIS mais frequente foi AIS1 (64,3%). Verificou-se também, o envio inadequado de recursos no atendimento às vítimas de AT, tanto USA em vez de USB como o contrário. Com relação à análise espacial, o mapa de risco identificou o bairro centro como sendo o de maior risco (10,1) seguido de Água Fria (3,23) e Penha (3,15). Quanto ao mapa de varredura scan, o que melhor se adequou ao mapa de risco foi a 5% da população e 5% de significância. O modelo de decisão eleito foi a árvore de decisão que classificou corretamente 99,9% das gravidades das lesões, com estatística kappa 99,8%. Por este modelo, foi possível a extração de 36 regras de classificação da lesão. Diante dos equívocos cometidos pelo médico regulador acerca da gravidade presumida, em função das informações transmitidas pelo sistema 192, a utilização da árvore de decisão torna possível a redução da subjetividade nas decisões maximizando sua probabilidade de acerto e a consequente redução da morbimortalidade acarretada pelo acidente de trânsito.

ASSUNTO(S)

epidemiologia Árvores de decisões acidentes de trânsito saude publica traffic accidents decision trees epidemiology

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