Prevendo Riscos Cirúrgicos com Regressão Logística

Prever o que vai acontecer com os pacientes depois da cirurgia é super importante. Ajuda os médicos a identificar quais pacientes estão em maior risco e como cuidar deles direitinho. Uma das coisas chave a se prever é se um paciente pode morrer em até 30 dias após a cirurgia. Acertar isso ajuda a planejar as cirurgias, aconselhar os pacientes e usar os recursos do hospital de forma eficiente.

Embora as cirurgias tenham melhorado bastante ao longo dos anos, os pacientes ainda enfrentam riscos depois da operação. Por isso, precisamos de maneiras sólidas de prever esses riscos, focando em vários fatores sobre os próprios pacientes. Para isso, algumas pessoas estão usando métodos avançados de computador, chamados de machine learning, para aumentar a precisão. Esses métodos conseguem lidar com uma grande quantidade de dados e encontrar padrões que podem não ser óbvios à primeira vista. Mas também é importante que essas previsões sejam fáceis de entender e úteis na vida real.

Um jeito comum que os profissionais de saúde usam é a regressão logística. Esse método é bem conhecido e equilibra um bom desempenho com a capacidade de explicar os resultados de forma clara. Para este estudo, o objetivo é desenvolver e testar um modelo de regressão logística para prever se os pacientes podem morrer em até 30 dias após a cirurgia.

#O Conjunto de Dados

Os dados que estamos usando vêm de um grande conjunto de casos cirúrgicos de um hospital importante em Seul, Coreia do Sul, cobrindo os anos de 2011 a 2020. Esse conjunto de dados inclui informações de cerca de 130.000 cirurgias, contendo muitos detalhes sobre os pacientes antes e durante as operações. A gente foca em fatores importantes dos pacientes, como idade, sexo, condições de saúde geral e resultados de Exames de Sangue.

Um fator que prestamos atenção especial é os níveis de albumina no sangue. A albumina é uma proteína que pode dizer muito sobre a nutrição e a saúde de uma pessoa. É importante porque ajuda a avaliar como um paciente pode se recuperar após a cirurgia.

#Métodos do Estudo

Para garantir que nossas previsões sejam confiáveis, estabelecemos métodos rigorosos. Primeiro, lidamos com dados ausentes com cuidado para que tenhamos informações completas para análise. Usamos uma técnica chamada imputação múltipla, que ajuda a preencher as lacunas com base nos outros dados que temos.

Depois, dividimos nosso conjunto de dados em duas partes: uma para treinar o modelo e outra para testá-lo depois. Isso ajuda a garantir que o modelo funcione bem e não seja apenas adaptado aos dados específicos que usamos para o treinamento.

Buscamos preditores significativos de morte em 30 dias testando vários fatores um por um. Se um fator mostrar uma ligação forte com o resultado, incluímos ele no nosso modelo final. Também checamos se há informações sobrepostas entre os preditores para garantir que estamos usando apenas fatores independentes.

#Principais Preditores

Da nossa análise, vários fatores importantes preveem se um paciente pode morrer em até 30 dias após a cirurgia.

#Status de Emergência

Primeiro, se a cirurgia for uma emergência, isso é um forte indicador de risco aumentado. Cirurgias de emergência apresentam maiores chances de complicações porque geralmente há menos tempo para preparar o paciente.

#Exames de Sangue

Depois, descobrimos que certos resultados de exames de sangue também são preditores cruciais. Por exemplo, o tempo de protrombina (PT/INR) mede como o sangue coagula. Tempos mais longos podem indicar um maior risco de sangramento durante a cirurgia. Da mesma forma, os níveis de potássio no sangue são importantes porque desequilíbrios podem levar a problemas cardíacos.

#Índice de Massa Corporal (IMC)

O Índice de Massa Corporal, que avalia o peso de uma pessoa em relação à sua altura, é outro fator significativo. Estar abaixo do peso ou acima do peso pode aumentar o risco de problemas durante e após a cirurgia.

#Sódio e Creatinina Sérica

Também analisamos os níveis de sódio e creatinina no sangue. Níveis baixos de sódio podem indicar problemas de hidratação, enquanto níveis altos de creatinina podem apontar para problemas renais, o que complica a recuperação.

#Níveis de Albumina

Por fim, descobrimos que os níveis de albumina podem proteger contra riscos. Níveis mais altos de albumina geralmente indicam melhor nutrição e saúde geral, o que pode afetar positivamente a recuperação após a cirurgia.

#Desempenho do Modelo

Quando testamos nosso modelo de regressão logística, ele mostrou uma excelente precisão preditiva para identificar pacientes em risco de morrer em até 30 dias. Os testes revelaram que nosso modelo conseguia diferenciar de forma confiável entre pacientes que sobreviveram e aqueles que não sobreviveram. Também comparamos o desempenho do nosso modelo com modelos tradicionais que têm sido usados por muitos anos. Nosso modelo se saiu melhor do que esses modelos antigos, mostrando que a regressão logística pode fornecer insights valiosos mesmo em um mundo onde o machine learning está ganhando popularidade.

#Aplicações Práticas

Conseguir prever quem pode ter um risco maior de morte após a cirurgia traz benefícios reais. Os médicos podem usar essas informações para tomar decisões melhores sobre os pacientes. Por exemplo, se alguém for identificado como de alto risco, a equipe de saúde pode tomar medidas extras para monitorá-lo de perto e otimizar sua saúde antes da cirurgia.

#Integração na Saúde

Uma das melhores partes do nosso modelo é que ele usa informações que já foram coletadas durante os cuidados com os pacientes. Isso significa que pode ser facilmente adicionado aos sistemas de saúde existentes, ajudando os médicos a obter avaliações de risco em tempo real durante as consultas.

#Limitações

No entanto, há algumas limitações no nosso estudo. Ele foi realizado usando dados de apenas um hospital na Coreia do Sul, o que significa que os achados podem não se aplicar a todos os hospitais ou grupos de pacientes. Também é importante lembrar que este é um estudo retrospectivo, ou seja, ele analisa dados que foram coletados no passado. Assim, pode haver vieses e fatores que não consideramos totalmente.

#Pesquisa Futura

Para dar continuidade a esses achados, pesquisas futuras devem incluir testes do modelo em diferentes hospitais e com grupos diversos de pacientes. Além disso, os pesquisadores podem explorar o uso de métodos mais avançados de machine learning, mantendo os resultados fáceis de entender. Também devem haver estudos prospectivos que se concentrem em como usar esse modelo em configurações hospitalares reais poderia melhorar os resultados dos pacientes e os serviços de saúde.

#Conclusão

Em resumo, este estudo demonstra que a regressão logística é um método útil para prever o risco de morte em até 30 dias após a cirurgia. Nossas descobertas enfatizam a importância de vários fatores dos pacientes, como o tipo de cirurgia, resultados de exames de sangue e saúde geral. Ao prever riscos com precisão, os profissionais de saúde podem tomar decisões melhores que podem levar a um cuidado aprimorado para os pacientes cirúrgicos. O sucesso do nosso modelo destaca a importância de usar dados de forma eficaz na saúde para melhorar a gestão e os resultados dos pacientes.