Mineração de dados na avaliação de óbitos após cirurgia de amputação

Resumo Contexto A amputação e a desarticulação objetivam melhorar a saúde de um indivíduo, mas esses tratamentos apresentam taxas significantes de mortalidade que variam de acordo com os fatores relacionados. Objetivo Identificar as associações entre os determinantes da mortalidade pós-operatória da amputação. Métodos Estudo do tipo caso-controle (óbito versus não óbito) em que foi adotada a descoberta de regras de associação (abordagem da mineração de dados) e métricas epidemiológicas sobre 173 registros de pacientes amputados em um hospital público de Santa Catarina em 2014. Resultados Os principais determinantes foram: idade > 60 anos [odds ratio (OR) = 3,0], sexo feminino (OR = 2,0), baixa escolaridade, hipertensão (OR = 3,0), diabetes (OR = 1,6) e tabagismo (OR = 1,8). Dos pacientes com idade entre 60 a 69 anos (38%), 87,9% evoluíram para alta, estando o óbito associado a doença vascular periférica. Quando a idade foi > 70 anos, embolia e trombose de artérias dos membros inferiores foram o fator de exceção (óbito). As patologias com maior associação ao óbito foram doença vascular (47,0%), diabetes (29,4%), doença cardíaca (razão de risco = 11,4), doença renal (OR = 10,4) e doença pulmonar (OR = 5,2). As cirurgias proximais estiveram mais associadas ao óbito do que as distais. Entre os pacientes que foram a óbito, 76,0% foram submetidos a raquianestesia e 24,0% a anestesia geral. Conclusão A mineração de dados permitiu identificar as associações vinculadas ao óbito entre as diferentes variáveis e diagnósticos, como por exemplo, entre idade > 70 anos e diagnóstico de embolia e trombose de artérias dos membros inferiores.

Bibliographic Details

Main Authors:	Leandro,Gabrielle dos Santos, Parolim,Sheila Cristina, Moro,Claudia Maria Cabral, Carvalho,Deborah Ribeiro
Format:	Digital revista
Language:	Portuguese
Published:	Sociedade Brasileira de Angiologia e de Cirurgia Vascular (SBACV) 2018
Online Access:	http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1677-54492018000100010
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