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dc.contributor.advisorSilva, Viviane Martins da-
dc.contributor.authorChaves, Daniel Bruno Resende-
dc.date.accessioned2012-10-26T15:13:32Z-
dc.date.available2012-10-26T15:13:32Z-
dc.date.issued2011-
dc.identifier.citationCHAVES, D. B. R. Árvores de decisão para inferência de desobstrução ineficaz de vias aéreas e respiratório ineficaz de crianças com infecção respiratória aguda. 2011. 96 f. Dissertação (Mestrado em Enfermagem) - Faculdade de Farmácia, Odontologia e Enfermagem, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/3992-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectDiagnóstico de Enfermagempt_BR
dc.subjectInfecções Respiratóriaspt_BR
dc.titleÁrvores de decisão para inferência de desobstrução ineficaz de vias aéreas e padrão respiratório ineficaz de crianças com infecção respiratória agudapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstract-ptbrMuitas dificuldades são encontradas na implementação de classificações de enfermagem na prática clínica. Destaca-se a falta de familiaridade dos enfermeiros com os sistemas de classificação e as dificuldades na tomada de decisão diagnóstica associadas às deficiências no processo de raciocínio diagnóstico. Assim, estudos que desenvolvam ferramentas tecnológicas como as árvores de decisão (AD) podem contribuir para agilizar a tomada de decisão diagnóstica e facilitar o uso destes fenômenos. Objetivou-se gerar árvores de decisão baseadas em probabilidades condicionais para auxílio na inferência diagnóstica de Desobstrução ineficaz de vias aéreas (DIVA) e Padrão respiratório ineficaz (PRI) em crianças com infecção respiratória aguda (IRA). Estudo transversal desenvolvido com o intuito de identificar dados para que pudessem ser utilizados na geração de árvores de decisão com boa aplicabilidade clínica. Realizou-se avaliação respiratória de 249 crianças com diagnóstico médico de IRA no período de janeiro a abril de 2011. Estes dados serviram de base para determinação das características definidoras (CD) dos diagnósticos de enfermagem (DE) em estudo. As CD foram enviadas para dois enfermeiros diagnosticadores para o processo de inferência diagnóstica. A maior parte das crianças era do sexo masculino (55,8%). Pneumonia (79,9%) foi a principal IRA encontrada e Asma (17,7%), a principal comorbidade. DIVA esteve presente em 89,2% dos casos e PRI em 65,5%. As CD de DIVA com maior prevalência foram: “Tosse ineficaz” (91,3%), “Ruídos adventícios respiratórios” (77,1%), “Dispneia” (69,3%), “Mudanças na frequência respiratória” (56,6%), “Ortopneia” (54,2%) e “Expectoração” (32,1%). Já para PRI, as CD mais prevalentes foram: “Alterações na profundidade respiratória” (73,9%), “Dispneia” (68,3%), “Taquipneia” (57,0%),“Ortopneia” (54,2%) e “Uso da musculatura acessória para respirar” (51,8%). Utilizaram-se três algoritmos para geração de AD: CHi-square Automatic Interaction Detection (CHAID), Classification and Regression Trees (CRT) e Quick, Unbiased, Efficient Statistical Tree (QUEST). As AD foram submetidas à validação cruzada para que se avaliasse o poder de predição dessas. Desenvolveram-se três AD para auxílio na inferência diagnóstica de DIVA, três para PRI e três para diferenciação destes diagnósticos. Para DIVA, a AD com maior poder de predição foi a desenvolvida pelo método CHAID. Já para PRI, os valores de predição foram similares para os três métodos de crescimento das árvores. Para diferenciação diagnóstica, a árvore gerada pelo método CRT obteve melhor poder de predição (86,4%). Acredita-se que a implementação das árvores de decisão pode ajudar a tornar as inferências destes dois diagnósticos mais acuradas. Entretanto esta relação necessita ser aprofundada, aplicando-se as AD geradas em outras populações. Conclui-se que a utilização de tecnologias como as AD pode ser valorosa tanto na prática clínica como no ensino de diagnósticos de enfermagem.pt_BR
dc.title.enDecision trees for the inference of ineffective airway clearance and ineffective breathing pattern of children with acute respiratory infectionpt_BR
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