estudo publicado na revista Journal of Critical Car<\/i>e<\/a> e coordenado pelo Instituto D\u2019Or de Pesquisa e Ensino (IDOR) e pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), pesquisadores utilizaram aprendizado de m\u00e1quina (machine learning<\/i>) para prever a necessidade de terapia de substitui\u00e7\u00e3o renal em pacientes graves de covid-19 internados em UTIs. <\/p>\nO objetivo da pesquisa foi desenvolver e validar um modelo capaz de identificar, logo na admiss\u00e3o \u00e0 UTI, quais pacientes com covid-19 precisariam de substitui\u00e7\u00e3o renal. Essa terapia \u00e9 frequentemente necess\u00e1ria para pacientes com insufici\u00eancia aguda nos rins, um problema comum em casos graves de covid-19, mas que requer planejamento e recursos significativos. <\/p>\n
Utilizando uma an\u00e1lise retrospectiva de dados de mais de 14 mil pacientes internados em 126 UTIs da Rede D\u2019Or, entre fevereiro de 2020 e dezembro de 2021, os pesquisadores analisaram caracter\u00edsticas cl\u00ednicas e laboratoriais dispon\u00edveis nas primeiras horas de interna\u00e7\u00e3o. Os dados foram usados para treinar e testar oito modelos de aprendizado de m\u00e1quina at\u00e9 encontrar um que apresentasse os resultados mais confi\u00e1veis. <\/p>\n
Progn\u00f3stico com dados<\/b> <\/p>\n
A pesquisa analisou pacientes adultos com diagn\u00f3stico confirmado de covid-19 que necessitaram de suporte respirat\u00f3rio na admiss\u00e3o \u00e0 UTI. As informa\u00e7\u00f5es coletadas inclu\u00edram idade, comorbidades como hipertens\u00e3o e diabetes, \u00edndice de fragilidade, al\u00e9m de outros dados laboratoriais. <\/p>\n
A partir desse grande n\u00famero de informa\u00e7\u00f5es, os modelos de machine learning<\/i> foram desenvolvidos com uma divis\u00e3o de 80% dos dados para treinamento e 20% para teste. Como a coleta foi realizada em fases cr\u00edticas da pandemia, quando a vacina\u00e7\u00e3o ainda n\u00e3o era uma realidade para maior parte da popula\u00e7\u00e3o, os cientistas validaram o modelo preditivo com dados de 946 pacientes admitidos em UTIs entre janeiro e maio de 2022, incluindo as mudan\u00e7as provocadas por novas variantes da covid-19 e o impacto da imuniza\u00e7\u00e3o. <\/p>\n
Resultados e implica\u00e7\u00f5es<\/b> <\/p>\n
Entre os pacientes analisados de 2020 a 2021, 13% precisaram de terapia de substitui\u00e7\u00e3o renal. Esses indiv\u00edduos eram, em m\u00e9dia, mais velhos, apresentavam mais comorbidades e maior gravidade cl\u00ednica. A varia\u00e7\u00e3o foi parecida para os pacientes de 2022, cuja porcentagem foi de 11%. <\/p>\n
O estudo concluiu que o uso de machine learning<\/i> \u00e9 uma ferramenta poderosa para prever a necessidade de terapia de substitui\u00e7\u00e3o em pacientes cr\u00edticos com covid-19. O modelo desenvolvido permite identificar precocemente pacientes em risco, contribuindo para o planejamento de recursos e implementa\u00e7\u00e3o de melhores pr\u00e1ticas no manejo cl\u00ednico. <\/p>\n
O estudo abordou uma das maiores coortes multic\u00eantricas de pacientes com covid-19 em UTIs, destacando a import\u00e2ncia de integrar tecnologia de ponta \u00e0 pr\u00e1tica cl\u00ednica. A precis\u00e3o do modelo e sua aplicabilidade pr\u00e1tica refor\u00e7am a relev\u00e2ncia da pesquisa, que n\u00e3o s\u00f3 melhora o manejo da covid-19, mas tamb\u00e9m oferece um caminho promissor para a gest\u00e3o de crises futuras na sa\u00fade p\u00fablica. <\/p>\n
Leia tamb\u00e9m: <\/i>A inflama\u00e7\u00e3o pode conectar a gravidade da covid-19 ao surgimento de sintomas neurol\u00f3gicos<\/i><\/a><\/p>\nEscrito por Maria Eduarda Ledo de Abreu <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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