Resumo
Objetivo
Comparar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina com o Medication Fall Risk Score (MFRS) na previsão de risco de queda relacionado a medicamentos prescritos.
Métodos
Trata-se de um estudo caso-controle retrospectivo de pacientes adultos e idosos de um hospital terciário de Porto Alegre, RS, Brasil. Medicamentos prescritos e classes de medicamentos foram investigados. Os dados foram exportados para o software RStudio para análise estatística. As variáveis foram analisadas por meio dos algoritmos de Regressão Logística, Naive Bayes, Random Forest e Gradient Boosting. A validação do algoritmo foi realizada usando validação cruzada de 10 vezes. O índice de Youden foi a métrica selecionada para avaliar os modelos. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa.
Resultados
O modelo de aprendizado de máquina que apresentou melhor desempenho foi o desenvolvido pelo algoritmo Naive Bayes. O modelo construído a partir de um conjunto de dados de um hospital específico apresentou melhores resultados para a população estudada do que o MFRS, uma ferramenta generalizável.
Conclusão
Ferramentas de previsão de risco que dependem de aplicação e registro adequados por parte dos profissionais demandam tempo e atenção que poderiam ser alocados ao cuidado do paciente. Modelos de previsão construídos por meio de algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a identificar riscos para melhorar o atendimento ao paciente.
Acidentes por quedas; Uso de medicamentos; Aprendizado de máquina supervisionado; Segurança do paciente
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