Nova modelagem para um sistema de apoio à decisão para enfermagem baseada em evidências : o SADEBE versão 2.0

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Fernandes, Marciele de Lima
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Ciências Exatas e da Saúde
Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Enfermagem - tomada de decisão
Raciocínio baseado em casos
Prática baseada em evidências
Unidade de terapia intensiva
Tomada de decisão modelo
Raciocínio clínico
Case-based reasoning
Evidence-based practice
Intensive care unit
Decision making
Clinical reasoning
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34946
Resumo: Decision-making models help you evaluate different options and choose the best solution to solve a problem or achieve a goal. They are effective tools to model uncertainties and improve the quality of decisions. Then a decision model was developed - the Decision Support System for Evidence-Based Nursing (SADEBE) version 1.0, whose pillars for the development of the system were: Evidence-Based Practice (EBP) and Case-Based Reasoning (CBR). However, despite providing good results, the previous version of SADEBE had some limitations, namely: a smaller database, some domain dependencies and external infrastructures. Thus, a new version was proposed to increase the database and improve the decision-making model, in order to select the best conducts for the care of patients in the Immediate Postoperative Period (IPO) of abdominal surgery in the Intensive Care Unit (ICU). Among the methods tested, the modeling that best suited the problem were the Hidden Naive Bayes (HNB) and Random Forest (RF) models, considered satisfactory for this purpose. With the expansion of the study database and using another model for decision making, it became possible to solve all the problems and surpass the old version in the performance of its activities.
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