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au:Coelho, Bruna Borges
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Clinical and sociodemographic factors associated with time spent sitting in military police
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Oliveira, Cleise Cristine Ribeiro Borges
; Silva, Carla Tatiane Oliveira
; Coelho, Ana Carla Carvalho
; Carneiro, Bruna Rafaela
; Bastos, Milena de Carvalho
; Canuto, Pollyanna Jorge
; Moraes, Mariana de Almeida
; Mussi, Fernanda Carneiro
; Pires, Cláudia Geovana da Silva
.
ABSTRACT Objective: To verify the association between clinical and sociodemographic factors and time spent sitting in military police. Method: This is a cross-sectional study, with 432 military police officers from Eastern Regional Policing Command units of the Military Police of Bahia de Feira de Santana. Data collection took place from August to December 2022 through Google Forms using the International Physical Activity Questionnaire. Results: Men predominated (82.35%), race/color was black (87.04%), the head of the family had completed higher education (47.69%) and police officers with a partner (81.94%). The risk of time spent sitting ≥ 180 minutes per day was lower in males (IRR < 1). Increasing age was associated with a lower risk of time spent sitting ≥ 180 minutes per day (IRR < 1). Conclusion: Male police officers with more years of experience were less exposed to sedentary behavior. Specific interventions and health policies aimed at combating sedentary behavior become relevant, aiming to promote health and prevent diseases.
RESUMEN Objetivo: Verificar la asociación entre factores clínicos y sociodemográficos y el tiempo de permanencia en la policía militar. Método: Estudio transversal, con 432 policías militares de unidades del Comando de Policía Regional Este de la Policía Militar de Bahía de Feira de Santana. La recolección de datos se realizó de agosto a diciembre de 2022 a través de Google Forms utilizando el Cuestionario Internacional de Actividad Física. Resultados: Predominaron los hombres (82,35%), la raza/color fue negra (87,04%), el jefe de familia tenía estudios superiores (47,69%) y los policías con pareja (81,94%). El riesgo de pasar tiempo sentado ≥ 180 minutos por día fue menor en los hombres (IRR < 1). El aumento de la edad se asoció con un menor riesgo de pasar tiempo sentado ≥ 180 minutos por día (IRR < 1). Conclusión: Los policías varones con más años de experiencia estuvieron menos expuestos al comportamiento sedentario. Cobran relevancia intervenciones y políticas de salud específicas dirigidas a combatir el sedentarismo, con el objetivo de promover la salud y prevenir enfermedades.
RESUMO Objetivo: Verificar a associação entre fatores clínicos e sociodemográficos e o tempo gasto sentado em policiais militares. Método: Estudo transversal, com 432 policiais militares das unidades do Comando de Policiamento Regional Leste da Polícia Militar da Bahia de Feira de Santana. A coleta de dados ocorreu de agosto a dezembro de 2022 através do Google Forms constando o Questionário Internacional de Atividade Física. Resultados: Predominaram homens (82,35%), raça/cor negra (87,04%), nível de escolaridade do chefe da família superior completo (47,69%) e policiais com companheiro(a) (81,94%). O risco do tempo gasto sentado ≥ 180 minutos por dia foi menor no sexo masculino (IRR < 1). O aumento da idade foi associado a menor risco de tempo gasto sentado ≥ 180 minutos por dia (IRR < 1). Conclusão: Policiais do sexo masculino e com mais anos de vida estavam menos expostos ao comportamento sedentário. Intervenções específicas e políticas de saúde voltadas ao combate do comportamento sedentário se tornam relevantes, visando à promoção da saúde e prevenção de agravos.
2.
IMPACTO-MR: um estudo brasileiro de plataforma nacional para avaliar infecções e multirresistência em unidades de terapia intensiva
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Tomazini, Bruno M
; Nassar Jr, Antonio Paulo
; Lisboa, Thiago Costa
; Azevedo, Luciano César Pontes de
; Veiga, Viviane Cordeiro
; Catarino, Daniela Ghidetti Mangas
; Fogazzi, Debora Vacaro
; Arns, Beatriz
; Piastrelli, Filipe Teixeira
; Dietrich, Camila
; Negrelli, Karina Leal
; Jesuíno, Isabella de Andrade
; Reis, Luiz Fernando Lima
; Mattos, Renata Rodrigues de
; Pinheiro, Carla Cristina Gomes
; Luz, Mariane Nascimento
; Spadoni, Clayse Carla da Silva
; Moro, Elisângela Emilene
; Bueno, Flávia Regina
; Sampaio, Camila Santana Justo Cintra
; Silva, Débora Patrício
; Baldassare, Franca Pellison
; Silva, Ana Cecilia Alcantara
; Veiga, Thabata
; Barbante, Leticia
; Lambauer, Marianne
; Campos, Viviane Bezerra
; Santos, Elton
; Santos, Renato Hideo Nakawaga
; Laranjeiras, Ligia Nasi
; Valeis, Nanci
; Santucci, Eliana
; Miranda, Tamiris Abait
; Patrocínio, Ana Cristina Lagoeiro do
; Carvalho, Andréa de
; Sousa, Eduvirgens Maria Couto de
; Sousa, Ancelmo Honorato Ferraz de
; Malheiro, Daniel Tavares
; Bezerra, Isabella Lott
; Rodrigues, Mirian Batista
; Malicia, Julliana Chicuta
; Silva, Sabrina Souza da
; Gimenes, Bruna dos Passos
; Sesin, Guilhermo Prates
; Zavascki, Alexandre Prehn
; Sganzerla, Daniel
; Medeiros, Gregory Saraiva
; Santos, Rosa da Rosa Minho dos
; Silva, Fernanda Kelly Romeiro
; Cheno, Maysa Yukari
; Abrahão, Carolinne Ferreira
; Oliveira Junior, Haliton Alves de
; Rocha, Leonardo Lima
; Nunes Neto, Pedro Aniceto
; Pereira, Valéria Chagas
; Paciência, Luis Eduardo Miranda
; Bueno, Elaine Silva
; Caser, Eliana Bernadete
; Ribeiro, Larissa Zuqui
; Fernandes, Caio Cesar Ferreira
; Garcia, Juliana Mazzei
; Silva, Vanildes de Fátima Fernandes
; Santos, Alisson Junior dos
; Machado, Flávia Ribeiro
; Souza, Maria Aparecida de
; Ferronato, Bianca Ramos
; Urbano, Hugo Corrêa de Andrade
; Moreira, Danielle Conceição Aparecida
; Souza-Dantas, Vicente Cés de
; Duarte, Diego Meireles
; Coelho, Juliana
; Figueiredo, Rodrigo Cruvinel
; Foreque, Fernanda
; Romano, Thiago Gomes
; Cubos, Daniel
; Spirale, Vladimir Miguel
; Nogueira, Roberta Schiavon
; Maia, Israel Silva
; Zandonai, Cassio Luis
; Lovato, Wilson José
; Cerantola, Rodrigo Barbosa
; Toledo, Tatiana Gozzi Pancev
; Tomba, Pablo Oscar
; Almeida, Joyce Ramos de
; Sanches, Luciana Coelho
; Pierini, Leticia
; Cunha, Mariana
; Sousa, Michelle Tereza
; Azevedo, Bruna
; Dal-Pizzol, Felipe
; Damasio, Danusa de Castro
; Bainy, Marina Peres
; Beduhn, Dagoberta Alves Vieira
; Jatobá, Joana D’Arc Vila Nova
; Moura, Maria Tereza Farias de
; Rego, Leila Rezegue de Moraes
; Silva, Adria Vanessa da
; Oliveira, Luana Pontes
; Sodré Filho, Eliene Sá
; Santos, Silvana Soares dos
; Neves, Itallo de Lima
; Leão, Vanessa Cristina de Aquino
; Paes, João Lucidio Lobato
; Silva, Marielle Cristina Mendes
; Oliveira, Cláudio Dornas de
; Santiago, Raquel Caldeira Brant
; Paranhos, Jorge Luiz da Rocha
; Wiermann, Iany Grinezia da Silva
; Pedroso, Durval Ferreira Fonseca
; Sawada, Priscilla Yoshiko
; Prestes, Rejane Martins
; Nascimento, Glícia Cardoso
; Grion, Cintia Magalhães Carvalho
; Carrilho, Claudia Maria Dantas de Maio
; Dantas, Roberta Lacerda Almeida de Miranda
; Silva, Eliane Pereira
; Silva, Antônio Carlos da
; Oliveira, Sheila Mara Bezerra de
; Golin, Nicole Alberti
; Tregnago, Rogerio
; Lima, Valéria Paes
; Silva, Kamilla Grasielle Nunes da
; Boschi, Emerson
; Buffon, Viviane
; Machado, André Sant’Ana
; Capeletti, Leticia
; Foernges, Rafael Botelho
; Carvalho, Andréia Schubert de
; Oliveira Junior, Lúcio Couto de
; Oliveira, Daniela Cunha de
; Silva, Everton Macêdo
; Ribeiro, Julival
; Pereira, Francielle Constantino
; Salgado, Fernanda Borges
; Deutschendorf, Caroline
; Silva, Cristofer Farias da
; Gobatto, Andre Luiz Nunes
; Oliveira, Carolaine Bomfim de
; Dracoulakis, Marianna Deway Andrade
; Alvaia, Natália Oliveira Santos
; Souza, Roberta Machado de
; Araújo, Larissa Liz Cardoso de
; Melo, Rodrigo Morel Vieira de
; Passos, Luiz Carlos Santana
; Vidal, Claudia Fernanda de Lacerda
; Rodrigues, Fernanda Lopes de Albuquerque
; Kurtz, Pedro
; Shinotsuka, Cássia Righy
; Tavares, Maria Brandão
; Santana, Igor das Virgens
; Gavinho, Luciana Macedo da Silva
; Nascimento, Alaís Brito
; Pereira, Adriano J
; Cavalcanti, Alexandre Biasi
.
Revista Brasileira de Terapia Intensiva
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ABSTRACT Objective: To describe the IMPACTO-MR, a Brazilian nationwide intensive care unit platform study focused on the impact of health care-associated infections due to multidrug-resistant bacteria. Methods: We described the IMPACTO-MR platform, its development, criteria for intensive care unit selection, characterization of core data collection, objectives, and future research projects to be held within the platform. Results: The core data were collected using the Epimed Monitor System® and consisted of demographic data, comorbidity data, functional status, clinical scores, admission diagnosis and secondary diagnoses, laboratory, clinical, and microbiological data, and organ support during intensive care unit stay, among others. From October 2019 to December 2020, 33,983 patients from 51 intensive care units were included in the core database. Conclusion: The IMPACTO-MR platform is a nationwide Brazilian intensive care unit clinical database focused on researching the impact of health care-associated infections due to multidrug-resistant bacteria. This platform provides data for individual intensive care unit development and research and multicenter observational and prospective trials.
RESUMO Objetivo: Descrever o IMPACTO-MR, um estudo brasileiro de plataforma nacional em unidades de terapia intensiva focado no impacto das infecções por bactérias multirresistentes relacionadas à assistência à saúde. Métodos: Descrevemos a plataforma IMPACTO-MR, seu desenvolvimento, critérios para seleção das unidades de terapia intensiva, caracterização da coleta de dados, objetivos e projetos de pesquisa futuros a serem realizados na plataforma. Resultados: Os dados principais foram coletados por meio do Epimed Monitor System® e consistiram em dados demográficos, dados de comorbidades, estado funcional, escores clínicos, diagnóstico de internação e diagnósticos secundários, dados laboratoriais, clínicos e microbiológicos e suporte de órgãos durante a internação na unidade de terapia intensiva, entre outros. De outubro de 2019 a dezembro de 2020, 33.983 pacientes de 51 unidades de terapia intensiva foram incluídos no banco de dados principal. Conclusão: A plataforma IMPACTO-MR é um banco de dados clínico brasileiro de unidades de terapia intensiva focado na pesquisa do impacto das infecções por bactérias multirresistentes relacionadas à assistência à saúde. Essa plataforma fornece dados para o desenvolvimento e pesquisa de unidades de terapia intensiva individuais e ensaios clínicos observacionais e prospectivos multicêntricos.
3.
Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study
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Nunes, Bruno Pereira
; Vissoci, João
; Delpino, Felipe Mendes
; Stolz, Pablo
; Farias, Sabrina Ribeiro
; Coelho, Bruna Borges
; Viegas, Indiara da Silva
; Carvalho Junior, Denis Carlos
; Dias, Camila Sebaje da Silva
; Almeida, Ana Paula Santana Coelho
; Facchini, Luiz Augusto
; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
.
RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.
ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.
4.
Machine learning analysis to predict health outcomes among emergency department users in Southern Brazil: a protocol study
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Nunes, Bruno Pereira
; Vissoci, João
; Delpino, Felipe Mendes
; Stolz, Pablo
; Farias, Sabrina Ribeiro
; Coelho, Bruna Borges
; Viegas, Indiara da Silva
; Carvalho Junior, Denis Carlos
; Dias, Camila Sebaje da Silva
; Almeida, Ana Paula Santana Coelho
; Facchini, Luiz Augusto
; Chiavegatto Filho, Alexandre Dias Porto
.
RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.
ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.
https://doi.org/10.1590/1980-549720210050
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5.
Epidemiologia e desfecho dos pacientes de alto risco cirúrgico admitidos em unidades de terapia intensiva no Brasil
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Silva Júnior, João Manoel
; Chaves, Renato Carneiro de Freitas
; Corrêa, Thiago Domingos
; Assunção, Murillo Santucci Cesar de
; Katayama, Henrique Tadashi
; Bosso, Fabio Eduardo
; Amendola, Cristina Prata
; Serpa Neto, Ary
; Malbouisson, Luiz Marcelo Sá
; Oliveira, Neymar Elias de
; Veiga, Viviane Cordeiro
; Rojas, Salomón Soriano Ordinola
; Postalli, Natalia Fioravante
; Alvarisa, Thais Kawagoe
; Lucena, Bruno Melo Nobrega de
; Oliveira, Raphael Augusto Gomes de
; Sanches, Luciana Coelho
; Silva, Ulysses Vasconcellos de Andrade e
; Nassar Junior, Antonio Paulo
; Réa-Neto, Álvaro
; Amaral, Alexandre
; Teles, José Mário
; Freitas, Flávio Geraldo Rezende de
; Bafi, Antônio Tonete
; Pacheco, Eduardo Souza
; Ramos, Fernando José
; Vieira Júnior, José Mauro
; Pereira, Maria Augusta Santos Rahe
; Schwerz, Fábio Sartori
; Menezes, Giovanna Padoa de
; Magalhães, Danielle Dourado
; Castro, Cristine Pilati Pileggi
; Henrich, Sabrina Frighetto
; Toledo, Diogo Oliveira
; Parra, Bruna Fernanda Camargo Silva
; Dias, Fernando Suparregui
; Zerman, Luiza
; Formolo, Fernanda
; Nobrega, Marciano de Sousa
; Piras, Claudio
; Piras, Stéphanie de Barros
; Conti, Rodrigo
; Bittencourt, Paulo Lisboa
; D’Oliveira, Ricardo Azevedo Cruz
; Estrela, André Ricardo de Oliveira
; Oliveira, Mirella Cristine de
; Reese, Fernanda Baeumle
; Motta Júnior, Jarbas da Silva
; Câmara, Bruna Martins Dzivielevski da
; David-João, Paula Geraldes
; Tannous, Luana Alves
; Chaiben, Viviane Bernardes de Oliveira
; Miranda, Lorena Macedo Araújo
; Brasil, José Arthur dos Santos
; Deucher, Rafael Alexandre de Oliveira
; Ferreira, Marcos Henrique Borges
; Vilela, Denner Luiz
; Almeida, Guilherme Cincinato de
; Nedel, Wagner Luis
; Passos, Matheus Golenia dos
; Marin, Luiz Gustavo
; Oliveira Filho, Wilson de
; Coutinho, Raoni Machado
; Oliveira, Michele Cristina Lima de
; Friedman, Gilberto
; Meregalli, André
; Höher, Jorge Amilton
; Soares, Afonso José Celente
; Lobo, Suzana Margareth Ajeje
.
Revista Brasileira de Terapia Intensiva
- Métricas do periódico
RESUMO Objetivo: Definir o perfil epidemiológico e os principais determinantes de morbimortalidade dos pacientes cirúrgicos não cardíacos de alto risco no Brasil. Métodos: Estudo prospectivo, observacional e multicêntrico. Todos os pacientes cirúrgicos não cardíacos admitidos nas unidades de terapia intensiva, ou seja, considerados de alto risco, no período de 1 mês, foram avaliados e acompanhados diariamente por, no máximo, 7 dias na unidade de terapia intensiva, para determinação de complicações. As taxas de mortalidade em 28 dias de pós-operatório, na unidade de terapia intensiva e hospitalar foram avaliadas. Resultados: Participaram 29 unidades de terapia intensiva onde foram realizadas cirurgias em 25.500 pacientes, dos quais 904 (3,5%) de alto risco (intervalo de confiança de 95% - IC95% 3,3% - 3,8%), tendo sido incluídos no estudo. Dos pacientes envolvidos, 48,3% eram de unidades de terapia intensiva privadas e 51,7% de públicas. O tempo de internação na unidade de terapia intensiva foi de 2,0 (1,0 - 4,0) dias e hospitalar de 9,5 (5,4 - 18,6) dias. As taxas de complicações foram 29,9% (IC95% 26,4 - 33,7) e mortalidade em 28 dias pós-cirurgia 9,6% (IC95% 7,4 - 12,1). Os fatores independentes de risco para complicações foram Simplified Acute Physiology Score 3 (SAPS 3; razão de chance − RC = 1,02; IC95% 1,01 - 1,03) e Sequential Organ Failure Assessment Score (SOFA) da admissão na unidade de terapia intensiva (RC =1,17; IC95% 1,09 - 1,25), tempo de cirurgia (RC = 1,001; IC95% 1,000 - 1,002) e cirurgias de emergências (RC = 1,93; IC95% 1,10 - 3,38). Em adição, foram associados com mortalidade em 28 dias idade (RC = 1,032; IC95% 1,011 - 1,052) SAPS 3 (RC = 1,041; IC95% 1,107 - 1,279), SOFA (RC = 1,175; IC95% 1,069 - 1,292) e cirurgias emergenciais (RC = 2,509; IC95% 1,040 - 6,051). Conclusão: Pacientes com escores prognósticos mais elevados, idosos, tempo cirúrgico e cirurgias emergenciais estiveram fortemente associados a maior mortalidade em 28 dias e mais complicações durante permanência em unidade de terapia intensiva.
ABSTRACT Objective: To define the epidemiological profile and the main determinants of morbidity and mortality in noncardiac high surgical risk patients in Brazil. Methods: This was a prospective, observational and multicenter study. All noncardiac surgical patients admitted to intensive care units, i.e., those considered high risk, within a 1-month period were evaluated and monitored daily for a maximum of 7 days in the intensive care unit to determine complications. The 28-day postoperative, intensive care unit and hospital mortality rates were evaluated. Results: Twenty-nine intensive care units participated in the study. Surgeries were performed in 25,500 patients, of whom 904 (3.5%) were high-risk (95% confidence interval - 95%CI 3.3% - 3.8%) and were included in the study. Of the participating patients, 48.3% were from private intensive care units, and 51.7% were from public intensive care units. The length of stay in the intensive care unit was 2.0 (1.0 - 4.0) days, and the length of hospital stay was 9.5 (5.4 - 18.6) days. The complication rate was 29.9% (95%CI 26.4 - 33.7), and the 28-day postoperative mortality rate was 9.6% (95%CI 7.4 - 12.1). The independent risk factors for complications were the Simplified Acute Physiology Score 3 (SAPS 3; odds ratio - OR = 1.02; 95%CI 1.01 - 1.03) and Sequential Organ Failure Assessment Score (SOFA) on admission to the intensive care unit (OR = 1.17; 95%CI 1.09 - 1.25), surgical time (OR = 1.001, 95%CI 1.000 - 1.002) and emergency surgeries (OR = 1.93, 95%CI, 1.10 - 3.38). In addition, there were associations with 28-day mortality (OR = 1.032; 95%CI 1.011 - 1.052), SAPS 3 (OR = 1.041; 95%CI 1.107 - 1.279), SOFA (OR = 1.175, 95%CI 1.069 - 1.292) and emergency surgeries (OR = 2.509; 95%CI 1.040 - 6.051). Conclusion: Higher prognostic scores, elderly patients, longer surgical times and emergency surgeries were strongly associated with higher 28-day mortality and more complications during the intensive care unit stay.
https://doi.org/10.5935/0103-507x.20200005
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ta | título abreviado da revista (ex. Cad. Saúde Pública) |
journal_title | título completo da revista (ex. Cadernos de Saúde Pública) |
la | código do idioma da publicação (ex. pt - Português, es - Espanhol) |
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pid | identificador da publicação |
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doi | número DOI |
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