Predição de Risco de Tromboembolismo Venoso em Pacientes Hospitalizados em Unidade Terciária

Nesta sessão, Márcia Noya apresentou o projeto intitulado "Predição de Risco de Tromboembolismo Venoso em Pacientes Hospitalizados em Unidade Terciária". 

Originalmente, este é um protocolo da qualidade assistencial e DIMED, com intuito de estratificar o risco de TEV e reforçar a necessidade de medidas preventivas naqueles de risco mais elevado. Dois escores preditores existentes foram implementados neste protocolo.

Porém, seguindo o paradigma da medicina baseada em evidências, surgiram as questões: estes escores implementados são modelos preditores acurados? Há possibilidade de aprimoramento da capacidade de predição, através da criação de modelos mais completos?

Desta forma, em paralelo ao protocolo da qualidade assistencial, Márcia, Marcelo Liberato, Luiz Soares et al desenvolveram um protocolo de pesquisa cujo objetivo é responder as questões acima. É um exemplo de aproximação de ciência clínica e qualidade assistencial.

De forma didática, Márcia iniciou exemplificando como o pensamento intuitivo nos engana e que coisas plausíveis precisam ser testadas quanto à veracidade do seu valor clínico. Foram demostradas as principais medidas estatísticas utilizadas para avaliar acurácia prognóstica, servindo de um momento de aprendizado importante para todos.

Essencialmente, discutiu-se na sessão uma estratégia que simultaneamente aumentasse poder estatístico e garantisse a qualidade dos dados. Utilizar todos os pacientes do hospital (protocolo TEV) traria certa inacurácia na definição do desfecho, que seria determinado por um relato do médico no momento da alta. Por outro lado, restringir a amostra em prol da qualidade reduziria o número de desfechos. Decidiu-se portanto, escolher uma amostra menor, porém todos estes pacientes seriam sistematicamente avaliados por ultrassom venoso de membros inferiores. Assim, não serão computados apenas desfechos clínicos, mas também os assintomáticos cujo exame mostra trombose. Isso aumento a incidência de 2% para 22%. Esta é uma forma de aumentar o número de desfechos em estudo de menor número de pacientes, o que melhorará  a qualidade dos dados coletados. 

Um grande exemplo de que mentes podem pensar em conjunto, criando uma terceira solução melhor que as anteriores.