Plataforma de apoio à decisão nos cuidados de ginecologia e obstetrícia

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Informática Médica)

Antecipação e experiência emocional de parto

Este estudo tem como objectivo geral analisar a forma como as mulheres por um lado antecipam e, por outro lado, experienciam emocionalmente o parto do seu primeiro filho. Foi também nosso interesse averiguar a relação entre a antecipação e a experiência real de parto. Para o efeito, 197 grávidas primíparas, com idades compreendidas entre 15 e 39 anos e utentes da Consulta Externa de Obstetrícia da Maternidade Júlio Dinis (Porto) participaram no estudo. Após consentimento informado as participantes preencheram um Questionário Socio-demográfico e o Questionário de Antecipação do Parto (QAP, Costa, Figueiredo, Pacheco, Marques, & Pais, 2005) no 2º trimestre de gravidez. Na primeira semana após o parto foram novamente contactadas as participantes na Unidade de Internamento na Maternidade de Júlio Dinis no sentido de responderem ao Questionário de Experiência e Satisfação com o Parto (QESP, Costa, Figueiredo, Pacheco, Marques, & Pais, 2005). Os resultados mostram que o planeamento do parto parece ser benéfico para algumas mulheres em termos do medo, dor e preocupação em relação ao bebé durante o parto. Deste modo, a implementação de medidas que promovam a informação, suporte emocional e envolvimento nas tomadas de decisão por parte dos serviços de saúde materno-infantis poderiam constituir uma mais-valia para o melhoramento das experiências dos pais.

Preferência e habituação pela face/voz da mãe vs. estranha em recém-nascidos

O bebé humano, quando nasce, trás consigo uma diversidade de competências que lhe garantem uma pré adaptação e a sua sobrevivência no meio extrauterino. Este estudo tem como objectivo avaliar a preferência e a habituação do recém-nascido pela face/voz da mãe vs. uma pessoa estranha, bem como a identificação de variáveis que possam influenciar estas competências. A amostra, constituída por 50 bebés (com 1 a 5 dias de vida), foi avaliada através do paradigma da “preferência e habituação pela face/voz da mãe vs estranha” - uma situação experimental que envolve a participação da mãe e de duas figuras estranhas ao bebé, com o objectivo de avaliar o tempo que o bebé olha para cada pessoa, em três fases diferentes: 1) preferência, 2) habituação e 3) pós-habituação. Os resultados mostram a preferência pela face/voz da mãe, em detrimento da pessoa estranha. Porém, observa-se que, da fase de preferência para a fase de pós habituação, o tempo que o bebé olha para a mãe diminui e aumenta o tempo que olha para a figura estranha. Algumas características dos bebés (e.g., índice ponderal > 2.50) e das mães (e.g., coabitação, emprego) surgem relacionadas com resultados mais favoráveis (e.g., maior preferência pela face/voz da mãe na fase de preferência do que de pós-habituação e uma mais rápida resposta de habituação ao estímulo materno). Concluímos que, logo nos primeiros dias de vida, são observadas diferenças no comportamento dos recém-nascidos com a mãe e com uma estranha, o que pode condicionar o desenvolvimento do bebé e uma interacção adequada com a mãe.

Predicting triage waiting time in maternity emergency care by means of data mining

Healthcare organizations often benefit from information technologies as well as embedded decision support systems, which improve the quality of services and help preventing complications and adverse events. In Centro Materno Infantil do Norte (CMIN), the maternal and perinatal care unit of Centro Hospitalar of Oporto (CHP), an intelligent pre-triage system is implemented, aiming to prioritize patients in need of gynaecology and obstetrics care in two classes: urgent and consultation. The system is designed to evade emergency problems such as incorrect triage outcomes and extensive triage waiting times. The current study intends to improve the triage system, and therefore, optimize the patient workflow through the emergency room, by predicting the triage waiting time comprised between the patient triage and their medical admission. For this purpose, data mining (DM) techniques are induced in selected information provided by the information technologies implemented in CMIN. The DM models achieved accuracy values of approximately 94% with a five range target distribution, which not only allow obtaining confident prediction models, but also identify the variables that stand as direct inducers to the triage waiting times.

Step towards to improve the voluntary interruption of pregnancy by means of business intelligence

With the implementation of Information and Communication Technologies in the health sector, it became possible the existence of an electronic record of information for patients, enabling the storage and the availability of their information in databases. However, without the implementation of a Business Intelligence (BI) system, this information has no value. Thus, the major motivation of this paper is to create a decision support system that allows the transformation of information into knowledge, giving usability to the stored data. The particular case addressed in this chapter is the Centro Materno Infantil do Norte, in particular the Voluntary Interruption of Pregnancy unit. With the creation of a BI system for this module, it is possible to design an interoperable, pervasive and real-time platform to support the decision-making process of health professionals, based on cases that occurred. Furthermore, this platform enables the automation of the process for obtaining key performance indicators that are presented annually by this health institution. In this chapter, the BI system implemented in the VIP unity in CMIN, some of the KPIs evaluated as well as the benefits of this implementation are presented.

Predicting pre-triage waiting time in a maternity emergency room through data mining

An unsuitable patient flow as well as prolonged waiting lists in the emergency room of a maternity unit, regarding gynecology and obstetrics care, can affect the mother and child’s health, leading to adverse events and consequences regarding their safety and satisfaction. Predicting the patients’ waiting time in the emergency room is a means to avoid this problem. This study aims to predict the pre-triage waiting time in the emergency care of gynecology and obstetrics of Centro Materno Infantil do Norte (CMIN), the maternal and perinatal care unit of Centro Hospitalar of Oporto, situated in the north of Portugal. Data mining techniques were induced using information collected from the information systems and technologies available in CMIN. The models developed presented good results reaching accuracy and specificity values of approximately 74% and 94%, respectively. Additionally, the number of patients and triage professionals working in the emergency room, as well as some temporal variables were identified as direct enhancers to the pre-triage waiting time. The imp lementation of the attained knowledge in the decision support system and business intelligence platform, deployed in CMIN, leads to the optimization of the patient flow through the emergency room and improving the quality of services.