Inteligência estatística na tomada de decisão médica: um estudo de caso em pacientes traumatizados (2018)
- Authors:
- Autor USP: GARCIA, MARCELO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: ESTATÍSTICAS DE SAÚDE; ÍNDICE DE GRAVIDADE DA DOENÇA; TRAUMATISMOS CRANIOCEREBRAIS; TOMADA DE DECISÃO; REGRESSÃO LOGÍSTICA
- Keywords: Aprendizado estatístico; Decision theory; Lifetime risk; Risco de vida; Risk index; Statistical learning; Trauma; Trauma
- Language: Português
- Abstract: O principal objetivo do estudo foi utilizar informações de ocorrência do Traumatismo Crânio Encefálico (TCE) que possam inferir/gerar descobertas associadas ao risco de gravidade do paciente, bem como auxiliar na tomada de decisão médica ao definir o melhor prognóstico, indicando quais as possíveis medidas que podem ser escolhidas para a gravidade na lesão sofrida pela vítima. Inicialmente, foram analisadas as estatísticas descritivas dos dados dos pacientes de TCE de um hospital do interior de São Paulo. Participaram desse estudo 50 pacientes. Os resultados mostraram que a maior frequência do trauma é por acidentes de trânsito (62%), seguidos de acidentes por queda (24%). Traumas em pacientes do sexo masculino (88%) são muito mais frequentes do que em pacientes do sexo feminino. Para modelagem, transformou-se a variável resposta \"Abbreviated Injury Scale (AIS)\" em dicotômica, considerando 0 (zero) aos pacientes fora de risco e 1 (um) aos que apresentaram algum tipo de risco. Em seguida, técnicas de aprendizado estatístico foram utilizadas de modo a comparar o desempenho dos classificadores Regressão Logística sendo um caso do Generalized Linear Model (GLM), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e redes probabilísticas Naïve Bayes (NB). O modelo com melhor desempenho (RF) combinou os índices Accuracy (ACC) , Area Under ROC Curve (AUC) , Sensitivity (SEN), Specificity (SPE) e Matthews Correlation Coefficient (MCC), que apresentaram os resultados mais favoráveisno quesito de apoio no auxílio da tomada de decisão médica, possibilitando escolher o estudo clínico mais adequado das vítimas traumatizadas ao considerar o risco de vida do indivíduo. Conforme o modelo selecionado foi possível gerar um ranking para estimar a probabilidade de risco de vida do paciente. Em seguida foi realizado uma comparação de desempenho entre o modelo RF (novo classificador) e os índices Revisited Trauma Score (RTS), Injury Severity Score (ISS) , Índice de Barthel (IB) referente à classificação de risco dos pacientes.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 22.11.2018
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ABNT
GARCIA, Marcelo. Inteligência estatística na tomada de decisão médica: um estudo de caso em pacientes traumatizados. 2018. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-25032019-141951/. Acesso em: 20 fev. 2026. -
APA
Garcia, M. (2018). Inteligência estatística na tomada de decisão médica: um estudo de caso em pacientes traumatizados (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-25032019-141951/ -
NLM
Garcia M. Inteligência estatística na tomada de decisão médica: um estudo de caso em pacientes traumatizados [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 20 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-25032019-141951/ -
Vancouver
Garcia M. Inteligência estatística na tomada de decisão médica: um estudo de caso em pacientes traumatizados [Internet]. 2018 ;[citado 2026 fev. 20 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-25032019-141951/
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