TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma (2021)
- Authors:
- Autor USP: ENNES, ANDRÉ TERRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.55.2021.tde-11112021-150130
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; REGRESSÃO LOGÍSTICA; BANCO DE DADOS
- Keywords: Evolutionary computation; Genetic algorithms; Índices de gravidade do trauma; Trauma and Injury Severity Score; Trauma and Injury Severity Score; Trauma severity scores; TRISS; TRISS
- Language: Português
- Abstract: O método TRISS é amplamente utilizado para previsão de sobrevivência de pacientes de trauma, tendo papel chave tanto para guiar decisões clínicas no momento do atendimento como posteriormente para avaliar o desempenho do serviço de saúde. Embora seja o mais usado no mundo todo, ele tem sido criticado por não refletir a realidade do atendimento médico de países em desenvolvimento, pois foi construído por meio de uma regressão logística usando dados de pacientes norte-americanos há mais de três décadas. Estudos tem sido feitos buscando adaptá-lo usando dados locais e técnicas alternativas, incluindo inteligência computacional. Propõe-se neste trabalho uma abordagem para ajustar o TRISS usando algoritmos genéticos, testando se é possível utilizar tal técnica e superar o desempenho do TRISS original quando aplicado a dados que representem tal realidade. Inicialmente foram sintetizados cinco bancos de dados simulando pacientes atendidos por hospitais de qualidade progressivamente inferior. O desempenho do TRISS em prever a sobrevivência destes pacientes foi medido utilizando curvas ROC, mostrandose progressivamente menor, confirmando que o TRISS apresenta problemas em realidades de atendimento piores. Foi, então, desenvolvido o TRISS-AG, um algoritmo genético para ajustar a equação do TRISS. O desempenho do TRISS-AG e do TRISS aplicados aos bancos de dados foi comparado com base na quantidade de acertos na previsão de sobrevivência e o TRISS-AG apresentou desempenho melhor paratodos os bancos de dados, com maior vantagem para os bancos de dados representado os piores cenários de atendimento. Os resultados confirmaram que é possível usar um algoritmo genético para ajustar o TRISS e que o algoritmo pode ter desempenho superior ao do método TRISS original.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 31.08.2021
- Este periódico é de acesso aberto
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- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
ENNES, André Terra. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma. 2021. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Ennes, A. T. (2021). TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/ -
NLM
Ennes AT. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/ -
Vancouver
Ennes AT. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2021.tde-11112021-150130 (Fonte: oaDOI API)
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