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ANÁLISE PROSPECTIVA DA PRESCRIÇÃO MÉDICA COMPARADA AOS RESULTADOS DO SMART CDSS:O USO DE UM APLICATIVO PRESCRITOR NO COTIDIANO HOSPITALAR EM INFECÇÕES DO TRATO URINÁRIO

CALIARI, Vitória Scandelai ¹; MORAIS, Lucas Oliveira de ³; PILLONETTO, Marcelo ²
Curso do(a) Estudante: Medicina – Escola de Medicina e Ciências da Vida – Câmpus Curitiba
Curso do(a) Orientador(a): Medicina – Escola de Medicina e Ciências da Vida – Câmpus Curitiba

Introdução: A resistência antimicrobiana (AMR) é um relevante problema de saúdeglobal, impulsionado pelo uso indiscriminado de antimicrobianos. Para mitigar seuavanço o Brasil implementou o programa nacional de vigilância antimicrobiana (BRGLASS), enquanto, nesta mesma intenção, os Sistemas de Apoio à Decisão Clínica(CDSS) têm sido implementados na clínica médica, os quais são programados paraapresentar avaliações de quadros clínicos específicos. Um desses sistemas emimplementação é o SMART-CDSS o qual indica empiricamente o melhor antibióticobaseado no perfil de resistência local, dados do paciente e da infecção. Diante disso,manter uma validação contínua do SMART-CDSS, a fim de otimizar e atualizar seudesempenho, é de extrema importância, principalmente em um cenário decrescimento exponencial da AMR Objetivos: ratificar o SMART-CDSS para auxílioclínico na escolha de antimicrobianos com base na análise de dados do paciente, dosmicrorganismos e dos antimicrobianos utilizados no tratamento empírico de infecçõesbacterianas. por meio da comparação retrospectiva, a fim de aprimorar a acurácia e aeficácia do aplicativo no suporte à decisão clínica. Materiais e método: os dados decada paciente selecionado foram inseridos no aplicativo SMART-CDSS, e osresultados por ele ofertados foram comparados com os de testes de sensibilidade parao microrganismo. A associação entre duas variáveis categóricas foi analisada pormeio do teste de Qui-quadrado ou teste exato de Fisher, em caso de variáveisdicotômicas. A idade foi comparada entre dois grupos pelo teste t de Student paraamostras independentes. Valores de p < 0,05 indicaram significância estatística. Osdados foram analisados com o programa computacional IBM SPSS Statistics v.29.0.Armonk, NY: IBM Corp. Resultados: o SMART-CDSS acertou pelo menos uma dastrês prescrições sugeridas para o tratamento da cistite em 81,8% (n=112) dos casos.Comparando-se com o grupo de não acerto, estes 112 apresentaram média de idadesignificativamente menor, assim como proporção significativamente maior debactérias sensíveis e de acertos em cada uma das três sugestões em separado.Ainda, o aplicativo acertou, em todas as sugestões, a prescrição para bactéria esensibilidade em 46,7% dos casos (n=64). Ao se comparar com os resultados dogrupo em que não houve acerto de todas as sugestões, o grupo que o aplicativoacertou a prescrição em todas as três sugestões também apresenta média de idadesignificativamente menor, assim como proporção significativamente maior debactérias sensíveis e de acertos em cada uma das três sugestões em separado. Considerações finais: Os resultados obtidos pelo SMART-CDSS são promissores, pois osistema utiliza dados atualizados e confiáveis auxiliando na escolha empírica deantimicrobianos e priorizando prescrições conservadoras adequadas ao perfil clínicoe epidemiológico do paciente. A ferramenta considera múltiplas variáveis clínicas,oferecendo um suporte personalizado para a prática médica, que exige precisão,agilidade e cautela. Apesar dos desafios, a validação contínua do SMART-CDSS éfundamental diante da crescente adoção da inteligência artificial na saúde,demandando investimentos em sistemas baseados em dados científicos robustos eatualizados, a fim de garantir efetividade e segurança clínica.

Palavras-chave: Resistência Antimicrobiana; Sistema de Apoio à DecisãoClínica; Infecção do Trato Urinário; Resistência Antimicrobiana(AMR); Inteligência Artificial.

APRESENTAÇÃO EM VÍDEO

Esta pesquisa foi desenvolvida na modalidade voluntária no programa PIBITI.
Legendas:
  1. Estudante
  2. Orientador
  3. Colaborador

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