RAMOS, P. L.; NASCIMENTO, D. C.; FERNANDES, R.; GUIMARÃES, E.; SANTANA, M.; SOARES, K.; LOUZADA, F.

doi:10.5540/tema.2019.020.03.571

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Sumário

Articles • TEMA (São Carlos) 20 (3) • Sep-Dec 2019 • https://doi.org/10.5540/tema.2019.020.03.571 copiar

Medical Care in Emergency Units with Risk Classification: Time to Attendance at a Hospital based on Parametric Models

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO.

O presente trabalho tem como objetivo estudar a eficácia da aplicação do Sistema de Triagem de Manchester para melhorar o fluxo de pacientes em um hospital brasileiro possibilitando obter um serviço mais acolhedor e decisivo. Desta forma, técnicas de análise de sobrevivência são aplicadas com base em modelos de regressão paramétricos cujo objetivo é investigar indicadores para o setor de emergência/urgência e, assim, contribuir para uma melhor eficiência operacional. Os resultados mostram que diferentes variáveis explicativas, tais como, classificação, idade, período, entre outras, influenciam no tempo de atendimento. Por fim, este trabalho possibilitou o desenvolvimento de um modelo simples que pode ser utilizado para prever o tempo de atendimento considerando diferentes variáveis explicativas para um hospital brasileiro em particular.

Palavras-chave:
Sistema de Triagem de Manchester; modelos paramétricos; classificação de risco; análise de sobrevivência

Color	Time (min)	Measure	Description
Red	0	Emergency	Patient needs immediate care
Orange	10	Very Urgent	Patient needs almost immediate care
Yellow	60	Urgent	Patient needs fast care but can wait
Green	120	Slightly Urgent	Patient can wait for care or be referred to other health services
Blue	240	Not Urgent	Patient can wait for care or be referred to other health services

Risk Classification	Frequency Observed
Blue (Not Urgent)	11,658
Green (Slightly Urgent)	21,839
Yellow (Urgent)	3,205
Orange (Very Urgent)	1,816
Red (Emergency)	79

Minutes
Period	Clinic	Mean	Median	SD	Min	Max	Quantity	%
P1	R	19.25	10.83	32.17	0.32	520.42	1.237	67.30%
P1	I	29.77	9.33	78.59	0.18	719.27	601	32.70%
P2	R	25.03	10.65	38.43	0.15	578.07	8.723	73.55%
P2	I	13.23	7.80	16.91	0.10	201.90	3.137	26,45%
P3	R	30.37	13.54	38.37	0.13	489.85	9.900	68.65%
P3	I	17.02	10.85	20.29	0.17	654.02	4.522	31.35%
P4	R	23.72	9.84	35.75	0.13	627.23	6.956	65.75%
P4	I	34.21	10.90	96.82	0.17	717.68	3.623	34.25%

Clinic	Classification	Quantity	% Total
R	Blue	10	0.78%
	Green	717	55.62%
	Yellow	197	15.28%
	Orange	365	28.32%
	Red	0	0%
Totals		1289	100.00%
I	Blue	14	7.45%
	Green	10	5.32%
	Yellow	11	5.85%
	Orange	153	81.38%
	Red	0	0%
Totals		118	100.00%

Distribution	BIC
Weibull	315232.8
Exponential	317400.0
Gaussian	379086.8
Logistic	363145.0
Lognormal	310945.9
Loglogistic	313196.9

Distribution	AIC
No Interaction	310945.9
Interaction between X1 and X2	310933.8
Interaction between X1 and X3	310929.4
Interaction between X2 and X3	310871.6
Interaction between X1, X2 and X3	310962.7

$𝛉$	Covariates	Value Std.	Error	Z	P-value
$β_{1}$	X1Blue	2.3425	0.0511	45.816	< 0.0001
$β_{2}$	X1Green	0.0169	0.0173	0.978	0.3280
$β_{3}$	X1Yellow	-0.4117	0.0263	-15.652	< 0.0001
$β_{4}$	X1Orange	-0.7291	0.0320	-22.754	< 0.0001
$β_{5}$	X2R	0.1381	0.0629	2.195	0.0282
$β_{6}$	X3P2	-0.2828	0.0555	-5.097	< 0.0001
$β_{7}$	X3P3	0.0119	0.0541	0.220	0.826
$β_{8}$	X3P4	0.0301	0.0550	0.547	0.585
$β_{9}$	X2R:X3P2	0.2830	0.0673	4.208	< 0.0001
$β_{10}$	X2R:X3P3	0.1688	0.0660	2.560	0.0105
$β_{11}$	X2R:X3P4	-0.0757	0.0671	-1.127	0.2600
$σ$		0.2161	0.0036	59.975	< 0.0001

Risk Classification	Observed Percentage	Estimated Percentage
Blue (Not Urgent)	0.0020	0.0062
Green (Slightly Urgent)	0.0333	0.0351
Yellow (Urgent)	0.0648	0.0706
Orange (Very Urgent)	0.2852	0.3202
Red (Emergency)	0.0000	0.0000

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[1] ^*Corresponding author: Pedro Luiz Ramos – E-mail: pedrolramos@usp.br – https://orcid.org/0000-0002-5387-2457