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Mineração de dados na avaliação de óbitos após cirurgia de amputação -…
Mineração de dados na avaliação de óbitos após
cirurgia de amputação
OBJETIVO
Identificar associações entre determinantes da mortalidade pós-operatória após cirurgia de amputação.
Utilização de mineração de dados (algoritmo Apriori e regras de exceção)
MÉTODO
Estudo caso controle (óbito x não óbito)
173 Registros eletrônicos de saúde
Knowledge
Discovery in Database
Pré-processamento
Mineração
Regras de associação utilizando o Apriori
Pós-processamento
Regras de excessão
A → C (i%, j%)
alta cobertura e precisão
A,B → ¬ C (x%, y%)
baixa cobertura e alta precisão
PRINCIPAIS DETERMINANTES
Idade > 60 anos: OR = 3.0
Sexo feminino: OR = 2.0
Hipertensão: OR = 3.0
Diabetes: OR = 1.6
Tabagismo: OR = 1.8
Baixa escolaridade: associação com óbito
CARACTERÍSTICAS DO PROCEDIMENTO
Cirurgia
proximais (ex: coxa): maior risco de óbito
Amputação na coxa: OR = 9.7
Cirurgias distais (ex: hallux): menor risco
Duração
0–30 min com anestesia geral: alto risco de óbito (66.7%)
91–120 min: maior taxa de sobrevida
Anestesia
Raquianestesia: 76% dos óbitos
Anestesia geral: OR = 2.4
CONCLUSÃO
Utilidade da mineração de dados para associações complexas
Fatores identificados para planejamento preventivo
DOENÇAS ASSOCIADAS AO ÓBITO
Doença vascular periférica → 47.0%
Diabetes → 29.4%
Doença cardíaca → RR = 11.4
Doença renal → OR = 10.4
Doença pulmonar → OR = 5.2