A crescente incidência de eventos de agitação em departamentos de emergência (DE) representa um desafio significativo, aumentando os riscos para pacientes e profissionais de saúde. A complexidade inerente à previsão de agitação reside na diversidade de causas clínicas e padrões comportamentais observados nesse ambiente. Um estudo recente, publicado no JAMA Network Open, propõe uma solução inovadora: o uso de inteligência artificial (IA) para prever a ocorrência de agitação.
O estudo, conduzido em nove hospitais urbanos nos Estados Unidos, analisou dados de mais de 3 milhões de visitas ao DE entre 2015 e 2022. Os pesquisadores desenvolveram e validaram um modelo de previsão específico para agitação, utilizando dados de prontuários eletrônicos. O objetivo era identificar fatores de risco que pudessem prever o desenvolvimento de agitação antes mesmo do surgimento dos sintomas. A definição de agitação, para fins do estudo, foi a administração de sedação química intramuscular e/ou a necessidade de contenção física por violência durante a visita ao DE.
O modelo de IA, que incorporou 50 preditores diferentes, demonstrou alta precisão na identificação de pacientes com risco de agitação. Fatores como o número de visitas anteriores ao DE, sinais vitais iniciais, histórico médico, queixa principal e o histórico de eventos de sedação e contenção anteriores foram considerados os preditores mais relevantes. A aplicação clínica deste modelo tem o potencial de transformar o atendimento em emergências, permitindo uma intervenção proativa para desescalar situações de agitação e prevenir a necessidade de medidas mais restritivas. Essa abordagem focada no paciente pode melhorar significativamente a segurança e o bem-estar tanto dos pacientes quanto dos profissionais de saúde. A capacidade de prever e prevenir a agitação representa um avanço importante na otimização dos cuidados de emergência.
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